2020-06-17
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混淆矩阵是用来评估模型么？可以处理不平衡数据么?
混淆矩阵是评估分类模型的一种评估方法，能够很好地概述模型的运行情况，是任何分类模型评估的一个很好的起点。
可以通过混淆矩阵的准确率、精度、召回率等指标进行分析：
对于一个给定类，精度和召回率的不同组合如下：
- 高精度+高召回率：模型能够很好地检测该类;
- 高精度+低召回率：模型不能很好地检测该类，但是在它检测到这个类时，判断结果是高度可信的;
- 低精度+高召回率：模型能够很好地检测该类，但检测结果中也包含其他类的点;
- 低精度+低召回率：模型不能很好地检测该类。
准确：
精确率的：
召回率：
F1值是精确率和召回率的加权平均数：
27.6664
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