什么是真阴性（True Negative, TN）？
真阴性（True Negative, TN）是指在二分类问题中，模型正确预测负类别（negative class）的实例数量，即当真实标签为负时，模型也输出负预测的情况。在混淆矩阵（Confusion Matrix）中，TN位于右下角位置， […]
标签： 混淆矩阵
什么是真阳性（True Positive, TP）？
真阳性（True Positive, TP）在机器学习分类问题中，指的是当样本的实际类别为正类（如疾病患者或欺诈交易）时，模型也正确预测为正类的情况。简言之，模型准确识别出实际存在的正类实例，是评估分类性能的核心指标之一。 在AI产品开发落 […]
什么是混淆矩阵（Confusion Matrix）？
混淆矩阵（Confusion Matrix）是机器学习分类任务中的核心评估工具，它以表格形式展示模型预测结果与真实标签的对应关系，通过行代表真实类别、列代表预测类别的结构，统计样本在真阳性、假阳性、真阴性和假阴性等组合中的分布数量，从而直观 […]