混淆矩阵与评估指标解析

混淆矩阵是一种用于展示分类模型性能的表格，通过统计真实类别与预测类别的组合频数，可以帮助我们深入理解模型的性能表现。从混淆矩阵中，我们可以计算得出三个重要的评估指标：召回率（recall）、精确率（precision）和准确率（accuracy）。

召回率，即实际正样本中被预测为正样本的比例，它衡量了模型找到所有正样本的能力；精确率，即预测为正样本的样本中实际为正样本的比例，它反映了模型预测为正样本的可靠性；准确率，即所有样本中预测正确的比例，它是对模型整体性能的一个综合评价。

通过对这三个指标的计算和比较，我们可以对分类模型的性能进行全面的评估和优化。