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问如何解读极端学习机器的混淆矩阵？为什么里面有小数点呢？
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Data Science用户

提问于 2021-03-24 14:50:21

回答 2查看 19关注 0票数 0

用于钓鱼URL检测的榆树。数据集分为70/30。30%用于测试。数据集大小: 11,000项。

neural-network

machine-learning

回答 2

Data Science用户

发布于 2021-03-24 15:14:18

混淆矩阵显示了将实际值和预测值结合在一起的观测的百分比。这些百分比加起来100%成行(0.3419 + 0.6581 = 1)。这意味着在所有标有“网络钓鱼”标签的观察中，34.19%被正确地归类为“钓鱼”，65.81%被错误地归类为“合法”。

票数 0

Data Science用户

发布于 2021-03-24 15:14:20

“钓鱼”信息的34\%被归类为“钓鱼”。

“钓鱼”信息的66\%被归类为“合法”信息。

“合法”信息的1\%被归类为“网络钓鱼”。

“合法”信息的99\%被归类为“合法”消息。

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页面原文内容由Data Science提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://datascience.stackexchange.com/questions/91101

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