confusion_matrix

混淆矩阵（Confusion Matrix）是用于评估分类算法性能的常用工具。它是一个N x N方阵，N表示类别的数量，每个方格表示分类器对样本的分类结果和实际类别之间的一种组合。在分类任务中，通常有四种组合情况：真正（True Positives，TP）、假正（False Positives，FP）、假负（False Negatives，FN）和真负（True Negatives，TN）。其中，TP表示模型正确地将正样本分类为正样本的数量，FP表示模型错误地将负样本分类为正样本的数量，FN表示模型错误地将正样本分类为负样本的数量，TN表示模型正确地将负样本分类为负样本的数量。

通过混淆矩阵，可以计算出多个指标来衡量分类器的性能，如准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recall）、F1分数（F1-score）等。其中，准确率是指分类器正确预测的样本数和总样本数的比率，精确率是指分类器正确预测的正样本数和预测为正样本的所有样本数的比率，召回率是指分类器正确预测的正样本数和真实正样本数的比率，F1分数是综合考虑了精确率和召回率的指标。

混淆矩阵能够清晰地反映出分类器的分类能力，对于评估模型的性能和优化模型具有重要意义。

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confusion_matrix_dim

I'm sorry, as an AI language model, I'm not sure what you mean by "confusion_matrix_dim". Can you provide more context or information so I can better understand your question?

confusion_matrix_normalized

confusion_matrix_normalized是一个混淆矩阵的可视化结果，它显示了分类模型预测结果与实际结果之间的差异程度。混淆矩阵是通过比较模型的预测结果和真实结果来评估模型性能的一种常用方法。在混淆矩阵中，每一行代表了一个实际类别，每一列代表了一个预测类别。而confusion_matrix_normalized是对混淆矩阵进行了归一化处理，使得每个类别的预测结果在0到1之间，便于直观地比较不同类别的预测准确率。