模型评估指标
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混淆矩阵(Confusion matrix, error matrix)是一种具有两个维度的(实际与预测)列联表，矩阵的每一列代表一个类的实例预测，而每一行表示一个实际的类的实例。通过这个矩阵可以方便地看出模型是否将两个不同的类混淆了。
| Predicted condition | |||
|---|---|---|---|
| Total population = P + N | Positive (PP) | Negative (PN) | |
| Actual condition | Positive (P) | True positive (TP), 真阳性 | False negative (FN), 假阴性 |
| Negative (N) | False positive (FP), 假阳性 | ||
精准率
精准率(precision)：预测为阳性的数据中预测正确的数据个数
招回率(recall)：阳性的数据中预测正确的数据个数
Sample
| Individual Number | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Actual Classification | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| Predicted Classification | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 |
| Predicted condition | |||
|---|---|---|---|
| Total population = 8 + 4 | Positive (PP) | Negative (PN) | |
| Actual condition | Cancer 8 | 6 | 2 |
| Non-cancer 4 | 1 | 3 | |