《表3 分类结果混淆矩阵：代码向量深度学习的恶意Android应用检测方法》

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《代码向量深度学习的恶意Android应用检测方法》

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在评价模型检测有效方面，实验从实验样本真实类别和模型预测类别的组合出发，将其分为真正例（true positive）、假正例（false positive）、真反例（true negative）和假反例（false negative）四种类型。检测结果的混淆矩阵如表3所示。