从代码结果入手
1、Confusion Matrix 混淆矩阵（监督学习中）
主要用于比较分类结果和实际测得值（预测和实际），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
第一行第一列表示有43个实际归属第一类的实例被预测为第一类，同理，第二行第一列表示有2个实际归属为第二类的实例被错误预测为第一类。
每一行之和为50，表示50个样本； 第一行说明类1的50个样本有43个分类正确，5个错分为类2，2个错分为类3。
2、结论1：信噪比越高，分类精度越好
从代码结果入手
1、Confusion Matrix 混淆矩阵（监督学习中）
主要用于比较分类结果和实际测得值（预测和实际），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
第一行第一列表示有43个实际归属第一类的实例被预测为第一类，同理，第二行第一列表示有2个实际归属为第二类的实例被错误预测为第一类。
每一行之和为50，表示50个样本； 第一行说明类1的50个样本有43个分类正确，5个错分为类2，2个错分为类3。
2、结论1：信噪比越高，分类精度越好
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本文标题：2019-03-01
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