一、 混淆矩阵概览

混淆矩阵是评估分类模型性能的关键工具，通过矩阵形式展示真实实值与预测值的关系。其核心是四个指标：真实正例、虚假正例、真实负例和虚假负例。

二、 MATLAB实现原理

在MATLAB中，混淆矩阵。

def recall:
    cm = confusion_matrix
    return cm / 

三、 准准的率与召回率

准准的率是指预测为正例的样本中实际为正例的比例，计算方法如下：

def precision:
    cm = confusion_matrix
    return cm / 

四、F1-score的详细解读

F1-score是准准的率和召回率的调和睦均数，计算方法如下：

def f1_score:
    p = precision
    r = recall
    return 2 * p * r / 

五、加权混淆矩阵的应用

在实际应用中，针对样本不平衡问题，我们能用加权混淆矩阵。

def weighted_f1_score:
    w_cm = weighted_confusion_matrix
    p = weighted_precision
    r = weighted_recall
    return 2 * p * r / 

混淆矩阵在机器学领域，通过MATLAB代码实现能深厚入了解其原理和应用。在实际项目中，我们能性能。

欢迎用实际体验验证以上观点。