通过构建混淆矩阵评估 NaiveBayes 分类器
Evaluating NaiveBayes classifier by constructing confusion matrix
我正在尝试为血压患者建立一个混淆矩阵，其中实际患者人数预测血压 = 0.18 而不是 .82
现在，朴素贝叶斯分类器已预测没有血压 = 0.410 而不是 0 的患者。0913.I 对此很陌生，我不知道如何为上述 problem.Please 任何人构建混淆矩阵可以帮我吗？
要计算混淆矩阵，您需要了解关于各个测试样本的协议。
您无法仅根据各个估计量的频率来计算它。
在数学上，您需要联合分布，但您只给出了边分布。
我正在尝试为血压患者建立一个混淆矩阵，其中实际患者人数预测血压 = 0.18 而不是 .82 现在，朴素贝叶斯分类器已预测没有血压 = 0.410 而不是 0 的患者。0913.I 对此很陌生，我不知道如何为上述 problem.Please 任何人构建混淆矩阵可以帮我吗？
要计算混淆矩阵，您需要了解关于各个测试样本的协议。
您无法仅根据各个估计量的频率来计算它。
在数学上，您需要联合分布，但您只给出了边分布。