混淆矩阵，混淆矩阵英文

混淆矩阵Confusion Matrix是评估分类模型性能的重要工具它以表格形式展示混淆矩阵了预测结果与实际标签之间的比较混淆矩阵，包含真正例TP真负例TN假正例FP和假负例FN四个关键元素通过分析这些元素混淆矩阵，可以计算多种评估指标，如准确率召回率精确度和F1值等混淆矩阵提供的信息有助于理解。

在探索机器学习领域时，混淆矩阵是个关键概念，尤其在处理分类问题时它对于评估模型在面对不平衡数据时的性能至关重要混淆矩阵是通过四个指标来展示模型预测结果与实际标签的对比，一级指标包括真正例TP假正例FP真负例TN和假负例FN一级指标直观上反映混淆矩阵了模型的正确和错误分类，但仅。

本文汇总了机器学习中常用的风险控制评估指标，通过深入浅出的解释公式计算绘制步骤等，详细介绍了混淆矩阵准确率精确率召回率F1值AUCROC曲线KS值PSILift曲线Gain曲线等指标在风控领域的应用这些指标在业务场景中广泛使用，尤其在金融风控信贷评估等场景中，对于评估模型效果至。

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