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Python混淆矩阵长度

是指在机器学习领域中,用于评估分类模型性能的一种指标。混淆矩阵是一个二维矩阵,其中行代表实际类别,列代表预测类别。矩阵中的每个元素表示被正确或错误地分类的样本数量。

在二分类问题中,混淆矩阵通常是一个2x2的矩阵,包含以下四个元素:

  1. 真正例(True Positives,TP):实际为正例,且被正确地预测为正例的样本数量。
  2. 真反例(True Negatives,TN):实际为反例,且被正确地预测为反例的样本数量。
  3. 假正例(False Positives,FP):实际为反例,但被错误地预测为正例的样本数量。
  4. 假反例(False Negatives,FN):实际为正例,但被错误地预测为反例的样本数量。

混淆矩阵长度指的是混淆矩阵的总元素数量,即矩阵中的所有样本数量之和。对于二分类问题的混淆矩阵来说,长度就是4。

混淆矩阵能够提供更详细的分类性能评估指标,例如精确度(Precision)、召回率(Recall)和F1得分(F1 Score)。在实际应用中,通过混淆矩阵可以帮助开发者评估分类模型的准确性,并针对不同类型的错误进行改进。

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