混淆矩阵（TP+FN+FP+TN）

1、定义

混淆矩阵就是分别统计分类模型归错类，归对类的观测值个数，然后把结果放在一个表里展示出来。这个表就是混淆矩阵。混淆矩阵其实就是一张表格而已。

以分类模型中最简单的二分类为例，对于这种问题，我们的模型最终需要判断样本的结果是0还是1，或者说是positive还是negative。

2、TP

真实值是positive，模型认为是positive的数量（True Positive=TP）

3、FN

真实值是positive，模型认为是negative的数量（False Negative=FN）

4、FP

真实值是negative，模型认为是positive的数量（False Positive=FP）

5、TN

真实值是negative，模型认为是negative的数量（True Negative=TN）

6、代码实现

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