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Author: ZhikangNiu

source/第零章/0.2 评价指标.md

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 ## 混淆矩阵
 
-混淆矩阵（也称误差矩阵）是机器学习和深度学习中表示精度评价的一种标准格式，常用n行n列的矩阵形式来表示。其列代表的是预测的类别，行代表的是实际的类标，以一个常见的二分类的混淆矩阵为例。我们会发现二分类的混淆矩阵包括**TP, FP, FN, TN**，其中TP为True Positive，True代表实际和预测相同，Positive代表预测为正样本。同理可得，False Positive (FP)代表的是实际类别和预测类标不同，并且预测类别为正样本，实际类别为负样本；False Negative (FN)代表的是实际类别和预测类标不同，并且预测类别为负样本，实际类别为正样本；True Negative (TP)代表的是实际类别和预测类标相同，预测类别和实际类别均为负样本。
+混淆矩阵（也称误差矩阵）是机器学习和深度学习中表示精度评价的一种标准格式，常用n行n列的矩阵形式来表示。其列代表的是预测的类别，行代表的是实际的类标，以一个常见的二分类的混淆矩阵为例。我们会发现二分类的混淆矩阵包括**TP, FP, FN, TN**，其中TP为True Positive，True代表实际和预测相同，Positive代表预测为正样本。同理可得，False Positive (FP)代表的是实际类别和预测类标不同，并且预测类别为正样本，实际类别为负样本；False Negative (FN)代表的是实际类别和预测类标不同，并且预测类别为负样本，实际类别为正样本；True Negative (TN)代表的是实际类别和预测类标相同，预测类别和实际类别均为负样本。
 
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