3. 线性模型性能分析--混淆矩阵(Confusion Matrix)

理解混淆矩阵：性能评估在机器学习中的应用

最新推荐文章于 2025-09-16 17:15:29 发布

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#混淆矩阵 #machine-learning #机器学习 #数学 #矩阵

混淆矩阵是评估监督学习模型性能的重要工具，包含TP, FP, TN, FN四个指标。通过分析混淆矩阵，可以计算Accuracy, Precision, Recall, F1-Measure等指标。ROC曲线和AUC值进一步提供了模型判别能力的度量。高精确率适用于误报代价高的场景，而高召回率则强调找出所有正例。AUC越大，模型性能通常越好。" 79110275,7456149,SoftCast：无线视频传输的新技术,"['无线通信', '视频编码', '信号处理', '传输技术', '错误纠正']

1. 什么是混淆矩阵

在人工智能中，混淆矩阵（confusion matrix）是可视化工具，特别用于监督学习，在无监督学习一般叫做匹配矩阵。在图像精度评价中，主要用于比较分类结果和实际测得值，可以把分类结果的精度显示在一个混淆矩阵里面。混淆矩阵是通过将每个实测像元的位置和分类与分类图像中的相应位置和分类像比较计算的^[1]。

通过分析混淆矩阵，我们可以得到:
* TPR (True Positive Rate), FPR (False Positive Rate) 并画出ROC (Receiver Operating Characteristic)曲线和求出AUC (Area Under Curve)
* 准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall), F1值(F1 Score)
下面我们来分析混淆矩阵。