机器学习中的正例与反例
时间: 2024-06-15 11:09:00 浏览: 23
在机器学习中,正例和反例是指用于训练和评估模型的样本数据的两个不同类别。
正例(Positive Examples)是指属于我们感兴趣的目标类别的样本。例如,在垃圾邮件分类任务中,正例可以是被标记为垃圾邮件的电子邮件。
反例(Negative Examples)是指不属于目标类别的样本。在上述垃圾邮件分类任务中,反例可以是被标记为非垃圾邮件的电子邮件。
正例和反例在机器学习中起着至关重要的作用。通过使用正例和反例的样本数据,我们可以训练机器学习模型来学习目标类别的特征和模式,从而对新的未知样本进行分类或预测。
相关问题
什么是真正例,假正例,真反例,假反例
真正例(True Positive,TP)指的是实际为正例的样本被正确地预测为正例的情况。
假正例(False Positive,FP)指的是实际为负例的样本被错误地预测为正例的情况。
真反例(True Negative,TN)指的是实际为负例的样本被正确地预测为负例的情况。
假反例(False Negative,FN)指的是实际为正例的样本被错误地预测为负例的情况。
这些概念通常在机器学习领域的二分类问题中使用,用于评估模型的性能。
机器学习中# Getting the confusion matrix
获取混淆矩阵的方法是通过对模型的预测结果和真实标签进行比较,然后计算出四个指标:真正例(True Positive,TP)、假正例(False Positive,FP)、真反例(True Negative,TN)、假反例(False Negative,FN)。这些指标可以用来构建混淆矩阵,矩阵的行表示真实标签,列表示预测结果。混淆矩阵可以帮助我们评估分类模型的性能,特别是在不平衡数据集上。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pptx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083543.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)