混淆矩阵

贡献者： xzllxls

预备知识　分类

　　在机器学习中，混淆矩阵（Confusion Matrix）是一种通过表格可视化的方式呈现分类模型性能的常用工具。

　　对于二分类问题而言，混淆矩阵包含两行、两列，一共四个单元格。列（行）分别表示分类器预测的值，行（列）分别表示实际的值。基本模式如下表：

表1：混淆矩阵基本模式

	预测为阳性	预测为阴性
实际为阳性	真阳性的数量	假阴性的数量
实际为阴性	假阳性的数量	真阴性的数量

　　举个例子，现在有一个训练好的二元分类器，用于判断给定图片上的动物是马还是羊。假设，有一个图片数据集，一共 14 张图片，其中 9 只为羊，5 只为马。现在用训练好的分类器来做判断，有可能产生下面的结果。

表2：混淆矩阵例子

	预测为马	预测为羊
实际为马	5	3
实际为羊	2	4

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