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深入理解HarmonyOS UIAbility:生命周期、WindowStage与启动模式探析

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机器学习 - 混淆矩阵:技术与实战全方位解析

本文深入探讨了机器学习中的混淆矩阵概念,包括其数学原理、Python实现,以及在实际应用中的重要性。我们通过一个肺癌诊断的实例来演示如何使用混淆矩阵进行模型评估,并提出了多个独特的技术洞见。文章旨在为读者提供全面而深入的理解,从基础到高级应用。 关注TechLead,分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验,同济本复旦硕,复旦机器人智能实验室成员,阿里云认证的资深架构师,项目管理专业人士,上亿营收AI产品研发负责人。 一、引言 机器学习和数据科学中一个经常被忽视,但至关重要的概念是模型评估。你可能已经建立了一个非常先进的模型,但如果没有合适的评估机制,你就无法了解模型的效能和局限性。这就是混淆矩阵(Confusion Matrix)派上用场的地方。 1.1 什么是混淆矩阵? 混淆矩阵是一种特定的表格布局,用于可视化监督学习算法的性能,特别是分类算法。在这个矩阵中,每一行代表实际类别,每一列代表预测类别。矩阵的每个单元格则包含了在该实际类别和预测类别下的样本数量。通过混淆矩阵,我们不仅可以计算出诸如准确度、精确度和召回率等评估指标,还可以更全面地...

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