《表3 混淆矩阵评价原理：基于数据挖掘技术的财务舞弊识别模型构建》

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《基于数据挖掘技术的财务舞弊识别模型构建》

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由于不能得到分类绝对正确的分类器，因此在整个分类体系的最终环节需要进行模型评估，以便在模型实际应用之前有效评价分类器性能进而及时改进，使整体分类效率得以大幅提高。但模型评估方法有多种，而且也都具有一定的领域针对性，在选择过程中需要考虑不同领域具体特点与评估方法之间的匹配性。鉴于混淆矩阵评价的精细性，本文选择其对财务舞弊识别模型的特异性、精度以及灵敏度等进行系统评价。本文通过以下典型的二分类混淆矩阵对此类模型评估方法的原理进行说明（见表3）: