机器学习：混淆矩阵的简单概述！-CDA数据分析师官网

2020-05-11

混淆矩阵(Confusion Matrix)，也成为误差矩阵，是用n行n列矩阵形式来表示的表，这张表通过对比已知分类结果的测试数据的预测值和真实值表来描述衡量分类器的性能。

在二分类的情况下，混淆矩阵是展示预测值和真实值四种不同结果组合的表，多分类问题的混淆矩阵可以帮助你确认错误模式。

在人工智能中，混淆矩阵是可视化工具，特别用于监督学习，在无监督学习一般叫做匹配矩阵。在图像精度评价中，主要用于比较分类结果和实际测得值，可以把分类结果的精度显示在一个混淆矩阵里面。

混淆矩阵是通过将每个实测像元的位置和分类与分类图像中的相应位置和分类相比较计算的，是数据科学、数据分析和机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表，以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型作出的分类判断两个标准进行汇总。

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