《表1 混淆矩阵：基于生成对抗网络的不平衡分类数据扩充问题研究》

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《基于生成对抗网络的不平衡分类数据扩充问题研究》

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在二类不平衡分类任务中，通常更加关注少数类的分类情况，因此将少数类标记为正类，多数类为负类。分类器的泛化能力是在测试集上体现的，通常将分类器在测试集上预测类别结果和其真实类别比对划分为TP表示将正类预测为正类数；FN表示将正类预测为负类数；FP表示将负类预测为正类数；TN表示将负类预测为负类数。汇总成一个混淆矩阵如表1所示。