两张图搞清混淆矩阵人工智能

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混淆矩阵的定义
精度（precision）和召回率（recall）

【两张图搞清混淆矩阵】
混淆矩阵的定义

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真阳性（True Positive，TP）：样本的真实类别是正例，并且模型预测的结果也是正例
真阳性（True Positive，TP）：样本的真实类别是正例，并且模型预测的结果也是正例
真阴性（True Negative，TN）：样本的真实类别是负例，并且模型将其预测成为负例
假阳性（False Positive，FP）：样本的真实类别是负例，但是模型将其预测成为正例
假阴性（False Negative，FN）：样本的真实类别是正例，但是模型将其预测成为负例
精度（precision）和召回率（recall）