混淆矩阵(Confusion Matrix)

混淆矩阵是除了ROC曲线和AUC之外的另一个判断分类好坏程度的方法。

以下有几个概念需要先说明：

TP(True Positive): 真实为0，预测也为0

FN(False Negative): 真实为0，预测为1

FP(False Positive): 真实为1，预测为0

TN(True Negative): 真实为1，预测也为1

分类模型总体判断的准确率(包括了所有class的总体准确率)

预测为0的准确率

真实为0的准确率

真实为1的准确率

预测为1的准确率

对于某个分类，综合了Precision和Recall的一个判断指标，F1-Score的值是从0到1的，1是最好，0是最差

另外一个综合Precision和Recall的标准，F1-Score的变形

举个经典的二分类例子：

3分类：

因此我们知道，计算Specificity，Recall，Precision等只是计算某一分类的特性，而Accuracy和F1-Score这些是判断分类模型总体的标准。我们可以根据实际需要，得出不同的效果。

参考：https://blog.youkuaiyun.com/joeland209/article/details/71078935