光英的记忆博客

原理　　在机器学习中,混淆矩阵是一个误差矩阵, 常用来可视化地评估监督学习算法的性能.混淆矩阵大小为 (n_classes, n_classes) 的方阵, 其中 n_classes 表示类的数量. 这个矩阵的每一行表示真实类中的实例, 而每一列表示预测类中的实例 (Tensorflow 和 scikit-learn 采用的实现方式). 也可以是, 每一行表示预测类中的实例, 而每一列表示...