错乱矩阵英文解释翻译、错乱矩阵的近义词、反义词、例句
英语翻译：
【电】 confusion matrix
分词翻译：
错乱的英语翻译：
in confusion; in disorder; unbalance; unreason
【医】 para-
矩阵的英语翻译：
matrix
【计】 matrix
【化】 matrix
【经】 matrices; matrix
网络扩展解释
《错乱矩阵》的翻译
《错乱矩阵》的中文拼音是“cuò luàn jǔ zhèn”，英语解释翻译为“confusion matrix”，读音是/kənˈfjuʒən mætrɪks/。它是一种可视化工具，用于衡量分类模型输出的准确率和召回率。错乱矩阵由四个值组成：真正类（True Positive，TP）、假正类（False Positive，FP）、假负类（False Negative，FN）和真负类（True Negative，TN）。
《错乱矩阵》的用法
在机器学习中，使用模型对数据进行分类时，通常会进行评估和测试。此时，我们需要一种可靠的方法来评估模型输出的准确性和召回率。这就是使用错乱矩阵的原因。在数据处理和模型优化过程中，我们可以利用错乱矩阵来调整模型的性能和准确性。
《错乱矩阵》的例句
以下是一个《错乱矩阵》的例子：
假设有一组100个患者样本，其中60个实际上患有疾病。如果我们使用分类模型对这100个患者进行分类，其中40个患者被分为患病组，而另外60个被分为非患病组。这就形成了一个2×2的分类问题。
我们可以使用上述结果来填充《错乱矩阵》。假阳性（FP）的数量为20，真阳性（TP）的数量为40，真阴性（TN）的数量为40，假阴性（FN）的数量为0。基于此，我们可以计算模型的精度（accuracy）、准确率（precision）和召回率（recall）等性能指标。
《错乱矩阵》的近义词
在机器学习中，有几种方法和指标可以用来评估分类模型的性能和表现。除了《错乱矩阵》之外，还有“ROC曲线”（ROC curve）、“AUC值”（AUC value）和“F1得分”（F1 score）等指标。
《错乱矩阵》的反义词
在机器学习中，没有固定的反义词可以和《错乱矩阵》对立。但是，当分类模型性能得到改善时，我们通常会看到准确率提高，即误差分类数减少。这就可以被视为《错乱矩阵》的“反义词”。
《错乱矩阵》的常用度
作为机器学习中广泛使用的一个评估指标，《错乱矩阵》具有较高的常用度。无论是初学者或是专家，都会在使用分类模型的过程中使用《错乱矩阵》进行性能评估和调整。