混淆矩阵（Confusion Matrix）是什么？如何对混淆矩阵进行绘制并归一化结果？

混淆矩阵（Confusion Matrix）是什么？如何对混淆矩阵进行绘制并归一化结果？

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混淆矩阵是数据科学、数据分析和机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表，以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型作出的分类判断两个标准进行汇总。以二元分类问题为例，数据集存在肯定类别和否定类别两类记录，而分类模型对记录分类可能作出阳性判断（判断记录属于肯定类别）或阴性判断（判断记录属于否定类别）两种判断。

 

混淆矩阵是一个2 × 2的情形分析表，显示以下四组记录的数目：作出正确判断的肯定记录（真阳性）、作出错误判断的肯定记录（假阴性）、作出正确判断的否定记录（真阴性）以及作出错误判断的否定记录（假阳性）。

Confusion Matrix

在机器学习领域，混淆矩