《表3 混淆矩阵：基于多特征融合神经网络的串联电弧故障识别技术》

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《基于多特征融合神经网络的串联电弧故障识别技术》

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考虑一个二分问题，即将实例分成正类或负类。对一个二分问题来说，会出现4种情况。如果一个实例是正类并且也被预测成正类，即为真正类；如果实例是负类被预测成正类，称之为假正类。相应地，如果实例是负类被预测成负类，称之为真负类，正类被预测成负类则为假负类。其构成的是一个混淆矩阵，如表3所示。其中，NTP、NFN分别表示真实情况为正例而预测结果分别为正例和反例的样本数量；NFP、NTN分别表示真实情况为反例而预测结果分别为正例和反例的样本数量。