유형 1 혼동 행렬을 어떻게 고칠까요?

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혼동 행렬은 유형 I 및 유형 II의 두 가지 유형의 오류를 저장합니다. 유형 I의 거짓 플러스 포인트(FP), 따라서 디자인 II는 제조업체가 잘못 기대했던 긍정적인 결과가 되었습니다. 이것은 확실히 제1종 오류로도 알려져 있습니다. 우리의 예에서 이것은 암세포가 있다고 예측한 환자가 실제로 건강했음을 의미합니다. https://towardsdatascience.com › classifying-model-outcomes-t 기계 학습 모델과 관련된 핵심 성능 평가. 거짓 격려는 주로 거짓 긍정 = 부정할 수 없는 거짓이고 특정 F가 하나만 있기 때문에 제1종 오류입니다. 거짓 부정은 거짓 공포가 거짓 거짓과 동일하기 때문에 제2종 오류이므로 항상 두 개의 F가 이를 유형으로 만듭니다. Ⅱ 오류.

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