混同行列は、分類問題の予測結果の要約です。正しいと間違った予測の数はカウント値を要約し、各クラスごとに分類されています。混同行列は、予測を行うときに分類モデルが混同される方法を示しています。

続いて、質問は、真陽性と偽陽性は何ですか？真のポジティブとは、モデルがポジティブクラスを正しく予測する結果です。同様に、真のネガティブは、モデルがネガティブクラスを正しく予測する結果です。偽陽性は、モデルが誤って陽性のクラスを予測結果です。

混同行列の精度とは何ですか？

混同行列は、分類アルゴリズムのパフォーマンスを要約するための手法です。各クラスに不均等な数の観測値がある場合、またはデータセットに3つ以上のクラスがある場合、分類の精度だけで誤解を招く可能性があります。

混同行列の再現率とは何ですか？

可視化精度とリコールまずアップが迅速モデルから予測したラベル与えられた精度と再現率を計算するのに有用である混同行列です。二項分類の混同行列は、真陽性、偽陽性、真陰性、および偽陰性の4つの異なる結果を示しています。