【ML】Confusion Matrix, True Positive, False Positive, True Negative, False Negative, Recall rate, etc
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用於分類結果的量化評價, 首先, 4 個 值, [True False] * [Positive Negative],
這四個類別的劃分, 要從後往前看, 先區分分類的結果是 Positive or Negative, 之後, 再與 Ground Truth 做對比, 一致的前面加 True, 否則加 False.
分類的結果統計一下, 可以構成 Confusion Matrix
然後在 TP, TN, FP, FN 這四個類別的基礎上, 衍生出來一大批的專門術語, 沒辦法, 因為 classification 問題太廣泛太基礎, 被研究的太精細了.
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