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道练习

混淆矩阵

混淆矩阵是评估模型准确性的重要起点。它提供了计算多种指标所需的数值，包括灵敏度（sensitivity）、特异度（specificity）以及 F1 分数。

您已经训练了一个分类模型，用于根据 X 光片预测某人是否手臂骨折。在测试集上，得到以下混淆矩阵：

预测：0 预测：1
实际：0 324 (TN) 15 (FP)
实际：1 123 (FN) 491 (TP)

说明

100 XP
  • 使用混淆矩阵计算整体准确率（accuracy）。
  • 使用混淆矩阵计算精确率（precision）和召回率（recall）。
  • 使用提供的三条 print 语句分别输出每个指标的数值。