機器學習：利用混淆矩陣來分析模型效能
最近剛口試完，複習一下混淆矩陣的定義
透過混淆矩陣可以計算模型的效能指標，例如 accuracy、precision、recall ……等指標。計算這些指標有助於判斷模型的訓練是否有達到預期，或是訓練過程中即可發現訓練異常，總之就是要用來判斷模型是否可行的判斷依據。
True Positive：正陽性，預測正，實際正。
True Negative：正陰性，預測負，實際負。
False Positive：偽陽性，預測正，實際負。
False Negative：偽陰性，預測負，實際正。
True Negative：正陰性，預測負，實際負。
False Positive：偽陽性，預測正，實際負。
False Negative：偽陰性，預測負，實際正。
三種指標的定義
Precision：預測正樣本中，實際為正樣本的比例。
Recall：所有正樣本中，真正檢測出正樣本的比例。