Logistic回归中的混淆矩阵

混淆矩阵（Confusion Matrix）是用于评估分类模型性能的一种矩阵表示方法，常用于二分类问题。在Logistic回归中，混淆矩阵用于衡量模型的预测结果与真实标签之间的差异。

混淆矩阵通常由四个指标组成：

1. 真正例（True Positive，TP）：模型将正例正确地预测为正例的数量。
2. 假正例（False Positive，FP）：模型将负例错误地预测为正例的数量。
3. 假反例（False Negative，FN）：模型将正例错误地预测为负例的数量。
4. 真反例（True Negative，TN）：模型将负例正确地预测为负例的数量。

混淆矩阵的示例：

混淆矩阵可以帮助我们计算出一系列与分类模型性能相关的指标，如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和 F1 值（F1-Score）等。

• 准确率：模型正确预测的样本数占总样本数的比例，计算公式为 (TP + TN) / (TP + FP + TN + FN)。
• 精确率：模型预测为正例的样本中，真正例的比例，计算公式为 TP / (TP + FP)。
• 召回率：真实正例中，模型预测为正例的比例，计算公式为 TP / (TP + FN)。
• F1 值：综合考虑精确率和召回率的指标，计算公式为 2 (精确率 召回率) / (精确率 + 召回率)。

混淆矩阵在评估分类模型性能时非常有用，可以帮助我们了解模型的预测能力以及对不同类别的分类情况。在实际应用中，可以根据混淆矩阵的结果进行模型调优或者制定相应的策略。