机器学习混淆矩阵中tn怎么去确定

在机器学习中，混淆矩阵用于评估分类模型的性能。其中，TN (True Negative) 表示实际负例被正确分类的数量。TN 的值可以通过以下公式计算得出：

TN = （实际负例数）-（被错误分类为正例的数量）

实际负例数可以通过数据集中负例的数量得到，而被错误分类为正例的数量可以从混淆矩阵的 FP (False Positive) 中得到。因此，当我们知道实际负例数和 FP 数量时，就可以计算出 TN 的值。

相关问题

机器学习混淆矩阵的各项指标值

在机器学习中，混淆矩阵是评估分类模型性能的重要工具。它可以展示模型在不同类别上的预测结果与真实标签之间的关系。根据混淆矩阵，我们可以计算出以下几个指标值：

1. 真阳性（True Positive, TP）：模型正确预测为正类的样本数。
2. 假阳性（False Positive, FP）：模型错误预测为正类的样本数。
3. 真阴性（True Negative, TN）：模型正确预测为负类的样本数。
4. 假阴性（False Negative, FN）：模型错误预测为负类的样本数。

根据这些指标，我们可以计算出以下几个常用的评估指标：

1. 准确率（Accuracy）：模型正确预测的样本数占总样本数的比例，即 (TP + TN) / (TP + FP + TN + FN)。
2. 精确率（Precision）：模型正确预测为正类的样本数占所有预测为正类的样本数的比例，即 TP / (TP + FP)。
3. 召回率（Recall）：模型正确预测为正类的样本数占所有真实正类样本数的比例，即 TP / (TP + FN)。
4. F1值（F1-score）：综合考虑了精确率和召回率的指标，即 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall)。

通过计算混淆矩阵和上述指标，我们可以对分类模型的性能进行全面的评估。

机器学习后的混淆矩阵

混淆矩阵是机器学习中用于评估分类模型性能的一种矩阵。它将真实标签和模型预测结果进行比较，以便计算出模型的准确性、召回率、精确度和F1分数等指标。混淆矩阵通常是一个2x2的矩阵，其中行表示真实标签，列表示模型预测结果。下面是一个混淆矩阵的例子：

| 真实标签/预测结果 | 正类 | 负类 |
| ------------------ | ---- | ---- |
| 正类 | TP | FN |
| 负类 | FP | TN |

其中，TP表示真正例，即真实标签为正类，模型预测结果也为正类的样本数；FN表示假反例，即真实标签为正类，但模型预测结果为负类的样本数；FP表示假正例，即真实标签为负类，但模型预测结果为正类的样本数；TN表示真反例，即真实标签为负类，模型预测结果也为负类的样本数。