1.概念
混淆矩阵是评判模型结果的一种指标，属于模型评估的一部分，常用于评判分类器模型的优劣。
一个例子：
混淆矩阵例子
横坐标：每一列对应属于该类的所有验证样本（真实值）
纵坐标：每一行对应预测属于该类的所有样本（预测值）
对角线：预测正确的样本个数
预测值在对角线上分布的越密集（即对角线上的数越大），模型预测效果越好
2.准确率
准确率（Accuracy）：预测正确的样本个数 / 所有样本总数（即矩阵中所有对角线数之和除以矩阵所有数字之和）
3.精确率、召回率（灵敏度）、特异度
tips：针对于每个类别，而准确率针对的是所有样本
3.1引入
二分类
表格元素解释
TP、TN、FP、FN总结：
TP、TN越大越好；
FN、FN越小越好
记法：第一个字母代表对错（True、False），第二个字母代表预测的值（Positive、Negative），如TP代表预测值为1，且预测正确。FN代表预测值为0，且预测错误。
3.2指标计算方法
指标
精确率（Precision）：模型预测的所有positive中，预测正确的比例
召回率（Recall）：所有真实的positive中，模型预测正确的positive比例
特异度（Specificity）：所有真实negative中，模型预测正确的negative比例
参考博文：
1.https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/80520839
参考视频：
1.https://www.bilibili.com/video/BV1GV411C7AW?spm_id_from=333.999.0.0
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