混淆矩阵在商业决策中的应用研究

混淆矩阵作为分类器的评价工具在评估一个分类模型分类效果优劣方面起着举足轻重的作用。在逻辑回归中,混淆矩阵随着目标类别预测概率切割点的变化而变化。本文从由逻辑回归产生的混淆矩阵入手进行分析,借助Precision、Recall和F1-Score等分类器的性能评价指标,研究概率切割点对决策功效的影响。结果表明,由于不同概率切割点会影响分类器的评价指标,因此要根据不同业务背景下的业务需求,选择适当的概率切割点进行决策判断,充分发挥分类器的分类效能。