混淆矩陣與精確度、回想率、準確度和 F-Measure之關係

混淆矩陣是機器學習中強大的預測分析工具，用於總結二元分類任務中分類器的正確和錯誤預測數量。

簡單來說，「混淆矩陣是機器學習演算法的效能度量」。

透過視覺化混淆矩陣，我們可以觀察對角線值來確定模型準確性，評估準確分類的數量。

如果考慮矩陣的結構，矩陣的大小與輸出類別的數量成正比。

混淆矩陣是矩陣形式，列代表預測值，行代表實際值，總結分類模型預測結果。

測量混淆矩陣可協助評估分類模型的準確性和錯誤類型。

混淆矩陣的好處

1、提供有關分類器所犯錯誤和所犯錯誤類型的信息。

2、反映分類模型在進行預測時是如何混亂的。

3、有助於克服單獨部署分類準確性的限制。

4、混淆矩陣非常適合計算召回率、精確度、準確率和AUC-ROC曲線。

混淆矩陣中的精確度、回想率、準確度和 F-Measure

1、精確度：精確度解釋了有多少正確預測的值實際上是正的。或者簡單地說，它給出了模型在所有正確預測的正值中給出的正確輸出的數量。

它決定模型是否可靠，計算精確度的公式為TP/(TP FP)。

2、召回率：召回描述了從模型中正確預測出的實際正值的數量。計算回想率的公式是TP/(TP FN)。

提高精確度會降低召回率，反之亦然，這稱為精確度/召回率權衡。

3、準確性：它是確定分類問題準確性的重要參數之一，它解釋了模型預測正確輸出的頻率，並且可以測量為分類器做出的正確預測的數量與由分類器做出的預測總數的比率。分類器。公式是；

精度：(TP TN)/(TP TN FP FN)

#4、F-measure：對於兩個模型具有低精度、高召回或高精度、低召回的情況，很難比較這些模型，因此為了解決這個問題，我們可以部署F-score。 F-score是精確度和召回的調和平均值。

透過計算 F-score，我們可以同時評估召回率和準確率。此外，如果召回率等於精確度，則F分數最大，可以使用以下公式計算：F-measure= (2*Recall*precision)/ (Recall Precision)

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