混同マトリックスの例
場合バイナリ分類問題は、混同行列は、上記の方法を用いて計算することができるということです。ときに二つ以上の分類、混同マトリックスの結果が適用されます。
ここで混同行列は、例えば、我々のモデルは、どのような動物のサンプルを予測するために設計された、だ、これが我々の結果です：
混同マトリックスによって、我々は次のような結論を得ることができます：
正確さ
合計66匹の動物で、我々は10 + 15 + 20 = 45サンプルの合計を予測し、精度（正確さ）= 66分の45 = 68.2パーセントそう。
猫は、例えば、上記のチャート我々は二分質問にマージすることができます。
精度
だから、猫は、例えば、モデルの結果は、66匹の動物は、わずか13匹の猫があることを教えますが、実際には唯一の10 13匹の猫予測右の。猫に考慮さ13モデル動物、犬1匹、2匹のブタ。だから、プレシジョン（猫）= 10/13 = 76.9パーセント
想起
猫は、例えば、18匹の本物の猫の合計は、私たちのモデルは、わずか10匹の猫が、残りの3匹、5は豚ですがあることを前提としています。これらの5つのオレンジ色の猫の八十パーセントは、理解することができます。だから、リコール（猫）= 10/18 = 55.6パーセント
特異
猫は、例えば、48匹の動物の合計では猫ではないが、モデルは45匹の猫を持っているとは考えられません。だから、特異性（猫）が48分の45 = 93.8パーセントを=。
45匹の動物が、このモデルはまだ誤って6匹と4匹の猫と信じているが、ビューの猫の観点から、裁判官モデルが間違っていないです。
（：//en.wikipedia.org/wiki/Confusion_matrixここを参照してくださいウィキペディア、混乱マトリックス説明、HTTPSです）
F1-スコア
式を算出することができることにより、猫、F1スコア=（* 0.769 2 * 0.556）/（0.769 + 0.556）が64.54パーセントを=
同様に、我々はまた、豚を計算することができますし、それぞれのそれぞれの二次指標と3つの指標を犬。
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