预测准确率的混淆矩阵

预测准确率的混淆矩阵是一个包含两行两列的表格，用于显示真阳性、假阴性、假阳性和真阴性的数量。\[3\]在机器学习中，混淆矩阵是一种特定的表格布局，用于可视化算法的性能，特别是在统计分类问题中。\[2\]混淆矩阵的每一行代表实际值，而每一列代表预测值。通过观察混淆矩阵，我们可以判断系统是否混淆了两个类别。\[2\]要计算混淆矩阵，可以使用sklearn.metrics库中的confusion_matrix函数，传递真实标签和预测标签作为参数即可。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [混淆矩阵、准确率、F1和召回率的具体实现及混淆矩阵的可视化](https://blog.csdn.net/a645676/article/details/127369713)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [第五章 准确率、精确率与混淆矩阵](https://blog.csdn.net/qq_36171491/article/details/123267406)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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