二元分类器

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  二元分类器是指要输出(预测)的结果只有两种类别的模型。例如预测阳性/阴性，有病/没病，在银行信用评分模型中，也用来预测用户是否会违约，等等。

  既然是一种预测模型，则实际情况一定是有些结果猜对了，有些结果猜错了。因为二元分类器的预测结果有两种类别(以下以阴/阳为例)，对应其真实值，则会有以下四种情形:

1. 预测为阳性，真实值为阴性 (伪阳性)
2. 预测为阴性，真实值为阳性 (伪阴性)
3. 预测为阴性，真实值真的为阴性 (真阴性)
4. 预测为阴性，真实值真的为阴性 (真阴性)

图1.confusion matrix (混乱矩阵)