深度学习自学记录（3）——两种多分类混淆矩阵的Python实现（含代码）
深度学习自学记录（3）——两种多分类混淆矩阵的Python实现（含代码）1、什么是混淆矩阵2、分类模型评价指标3、两种多分类混淆矩阵3.1直接打印出每一个类别的分类准确率。3.2打印具体的分类结果的数值4、总结
1、什么是混淆矩阵
深度学习中，混淆矩阵是ROC曲线绘制的基础，同时它也是衡量分类型模型准确度中最基本，最直观，计算最简单的方法。它可以直观地了解分类模型在每一类样本里面表现，常作为模型评估的一部分。它可以非常容易的表明多个类别是否有混淆（也就是一个class被预测成另一个class）。
首先要明确几个概念：
T或者F：该样本 是否被正确分类。
P或者N：该样本 原本是正样本还是负样本
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