python里混淆矩阵 左下角为漏报,右上角为误报
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!
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