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2018-10-27 閱讀量: 989
分類型模型評估之混淆矩陣

混淆矩陣顯示分類模型與數(shù)據(jù)中的實際結(jié)果（目標(biāo)值）相比所做的正確和不正確預(yù)測的數(shù)量。 矩陣是 N × N ，其中 N 是目標(biāo)值（類）的數(shù)量。 通常使用矩陣中的數(shù)據(jù)來評估這些模型的性能。 下表顯示了兩個類（正面和負面）的2x2混淆矩陣。

準(zhǔn)確性（accuracy） ：正確的預(yù)測總數(shù)的比例。

陽性預(yù)測值或精確度 (positive predictive value)：正確識別的陽性病例的比例。

負面預(yù)測值(negative predictive value)：正確識別的負面案例的比例。

敏感度或召回率(sensitivity)：正確識別的實際陽性病例的比例。

特異性(specificity)：正確識別的實際陰性病例的比例。

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