lm神经网络模型（混淆矩阵，roc曲线）

LM神经网络模型是一种基于概率的语言模型，用于对给定的一段文本序列进行概率建模。在自然语言处理中，LM神经网络模型被广泛应用于语音识别、机器翻译、文本生成等任务中。混淆矩阵和ROC曲线是评估分类模型性能的两个重要指标。

混淆矩阵是一种可视化分类模型性能的矩阵，它将真实标签和预测标签分别划分为四个类别：真正例（True Positive, TP）、假正例（False Positive, FP）、真反例（True Negative, TN）和假反例（False Negative, FN）。其中，真正例表示模型正确地将正例预测为正例的数量，假正例表示模型错误地将反例预测为正例的数量，真反例表示模型正确地将反例预测为反例的数量，假反例表示模型错误地将正例预测为反例的数量。LM神经网络模型的混淆矩阵可以用图1来表示。

ROC曲线是一种可视化分类模型性能的曲线，它将真正例率（True Positive Rate, TPR）和假正例率（False Positive Rate, FPR）分别作为横纵坐标绘制而成。其中，真正例率表示模型正确地将正例预测为正例的比例，假正例率表示模型错误地将反例预测为正例的比例。LM神经网络模型的ROC曲线可以用图3来表示。