1为黑样本，0为白样本：

Counter({1: 105, 0: 95}) check counter!
confusion_matrix:
[[83 12（预测值为1，实际为0，误报）]
 [15(预测值为0，实际为1，漏报！) 90]]

因为样本不均衡的分类器需要着重关注，因此注意下！

python里混淆矩阵 左下角为漏报，右上角为误报的更多相关文章

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