双手敲键盘

混淆矩阵（Confusion Matrix）是用来评估分类模型性能的工具，特别适用于二分类或多分类问题。它通过一个矩阵的形式，展示模型预测结果与真实结果的对比情况。混淆矩阵的作用直观地展示分类器的预测结果与实际结果的对比。帮助我们计算分类器的性能指标（如准确率、精确率、召回率等）。适用场景垃圾邮件分类、疾病诊断（如预测是否患病）、信用卡欺诈检测等分类问题。案例分析在垃圾邮件分类的例子中，混淆矩阵清晰地展示了分类器的优点（较高的准确率）和缺点（漏报了一些垃圾邮件）。

在论文中，和是用来评估计算方法的准确性的重要指标。

数据中没有低于7.5或高于127.5的值，（Boxplot）是一种用来展示。，同时可以直观地发现数据中的。通过箱线图，可以快速了解班级。，主要用于描述数据的。不同组数据的分布差异。

非极大值抑制（NMS）是一种用于去除重复框的算法，它根据框的置信度和重叠度（IoU）筛选最合适的边界框，以提高目标检测的精度和效率。在目标检测任务中，NMS能够有效地避免多次检测到同一个物体。

LOD是3D建模中重要的分级标准，不同层级适合。从LOD0到LOD4，不同精度和用途的需求。简单的斜屋顶、平屋顶。