二分類(lèi)混淆矩陣是用于評(píng)估二分類(lèi)模型性能的一種常用工具。它將模型的預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽進(jìn)行比較，將樣本分為四個(gè)不同的類(lèi)別：真正例（True Positive, TP）、假正例（False Positive, FP）、真反例（True Negative, TN）和假反例（False Negative, FN）。

真正例（True Positive, TP）是指模型正確地將正例樣本預(yù)測(cè)為正例的數(shù)量。假正例（False Positive, FP）是指模型錯(cuò)誤地將反例樣本預(yù)測(cè)為正例的數(shù)量。

真反例（True Negative, TN）是指模型正確地將反例樣本預(yù)測(cè)為反例的數(shù)量。假反例（False Negative, FN）是指模型錯(cuò)誤地將正例樣本預(yù)測(cè)為反例的數(shù)量。

二分類(lèi)混淆矩陣的形式如下：

| | 預(yù)測(cè)為正例 | 預(yù)測(cè)為反例 |

|----------|------------|------------|

| 真實(shí)為正例 | TP | FN |

| 真實(shí)為反例 | FP | TN |

通過(guò)二分類(lèi)混淆矩陣，我們可以計(jì)算出一系列評(píng)估指標(biāo)，如準(zhǔn)確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召回率（Recall）和 F1 值等。

準(zhǔn)確率（Accuracy）是指模型正確預(yù)測(cè)的樣本數(shù)量占總樣本數(shù)量的比例，計(jì)算公式為：Accuracy = (TP + TN) / (TP + FP + TN + FN)。

精確率（Precision）是指模型預(yù)測(cè)為正例的樣本中，真正例的比例，計(jì)算公式為：Precision = TP / (TP + FP)。

召回率（Recall）是指模型正確預(yù)測(cè)為正例的樣本占真實(shí)正例樣本的比例，計(jì)算公式為：Recall = TP / (TP + FN)。

F1 值是精確率和召回率的調(diào)和平均值，計(jì)算公式為：F1 = 2 * Precision * Recall / (Precision + Recall)。

通過(guò)分析二分類(lèi)混淆矩陣和計(jì)算評(píng)估指標(biāo)，我們可以全面評(píng)估二分類(lèi)模型的性能，并根據(jù)需要進(jìn)行調(diào)整和改進(jìn)。

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