error matrix的意思|示意
[计] 误差矩阵
error matrix的用法详解
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正确率（accuracy）是机器学习模型中最常用的指标之一，它衡量的是模型在真实样本上的准确率。但是，简单的准确率指标不会针对模型的错误类型进行解释，这就需要使用error matrix来分析模型的预测表现。
Error matrix是一种统计分析表格，用来分析模型的预测表现，它把模型预测的正确和错误样本分成4种情况，即“真实正（True Positive）”，“真实负（True Negative）”，“假实正（False Positive）”和“假实负（False Negative）”。
真实正（True Positive）表示模型预测正确，并且预测出的样本也是正的；真实负（True Negative）表示模型预测正确，但预测出的样本是负的，假实正（False Positive）表示模型预测错误，但预测出的样本是正的；最后，假实负（False Negative）表示模型预测错误，但预测出的样本却是负的。
Error matrix也支持把这4种情况可视化，这样能够更清晰地看出模型的表现，以及模型在各种情况下的准确率。Error matrix不仅可以用来查看模型的表现，还可以帮助优化模型，把模型更加完善。
总之，Error matrix是一种统计分析表格，可以帮助分析模型的表现，指示模型哪些地方有问题，从而提供调优的建议。
'error matrix相关短语
1、 error matrix method 错误矩阵法
2、 mean square error matrix 均方误差矩阵
3、 EMM Error Matrix Method 误差矩阵法
4、 The Error Matrix 误差矩阵
5、 random error matrix 随机误差矩阵
6、 Error matrix based on samples 基于样本的误差矩阵
7、 error-matrix 差矩阵
8、 quadric error matrix 一般使用二次误差矩阵