《表3 分类结果混淆矩阵：面向非平衡数据集的随机森林算法对学生学业问题的预测分析》

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《面向非平衡数据集的随机森林算法对学生学业问题的预测分析》

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将样例根据其真实类别与学习器预测类别的组合划分为真正例（true positive）、假正例（false positive）、真反例（true negative）、假反例（false negative）四种情形.令TP、FP、TN、FN分别表示其对应的样例数，TP+FP+TN+FN=样例总数.分类结果的混淆矩阵（confusion matrix）如表3所示.