分类问题（续）：混淆矩阵及 Precision 与 Recall 分析
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简介：
本篇文章是关于分类问题的深入探讨，主要分析了混淆矩阵的概念及其在评估模型性能中的作用，并详细介绍了Precision和Recall这两个重要指标。
混淆矩阵是衡量分类器性能的一种有效方法。其核心思想在于计算某类别被错误地归类为另一特定类别的次数。例如，当我们检查一个图片5是否被正确分类成图片3时，我们可以在混淆矩阵中查看第5行和第3列的数据。
为了构建混淆矩阵，我们需要一组预测值，并将其与标注数据进行对比分析。在实际操作过程中，通常建议先不使用测试集来进行这些初步的性能评估；直到模型开发完成并准备上线前的最后一刻才用到它来验证最终效果。
可以利用`cross_val_predict()`方法生成所需的预测结果：
```python
from sklearn.model_selection import cross_val_predict
y_pred = cross_val_predict(model, X_train, y_train)
```
这里，`model`代表分类模型，而`X_train`, `y_train`分别表示训练集的特征和标签。
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