函数定义#定义函数deffn():print("这是函数内部")#调用fn()fn()#区分fn:这是真正意义上的函数本身fn():这是调用函数参数形参实参函数参数可有可无,要看具体使用形参是定义函数的参数实参就是调用函数时需要传递的参数,函数有多少个形参就要传递多少个实参形参的默认值参数形参里面可以设置默认值参数deffn(a,b=1) print(a+b)fn(1)#正确结果:2fn(1,2)#正确结果:3参数的传递方式1.位置参数#根据位置传递参数,缺点需要记住每一个参数的位置2.关键字参数deffn(a,b,c):passfn(b=1,a=2,c=3)可变参数*args:可接受任意的位

二分类在二分类问题中，TPFPTNFN是非常清楚且易于理解的。TP(TruePositive):预测为1，真实值也为1->真阳性FP(FalsePositive):预测为1，真实值为0->假阳性TN(TrueNegative):预测为0，真实值也为0->真阴性FN(FalseNegative):预测为0，真实值为1->假阴性多分类多分类问题的TPFPTNFN可以通过混淆矩阵来说明。例如存在这样一个示例：y_true=[0,1,2,0,1,2]y_pred=[0,2,1,0,0,1]其混淆矩阵可以如下所示，混淆矩阵中，数字代表的是预测情况的次数，比如第一个方格中的2就表示，预测为0且真实值也为0

二分类在二分类问题中，TPFPTNFN是非常清楚且易于理解的。TP(TruePositive):预测为1，真实值也为1->真阳性FP(FalsePositive):预测为1，真实值为0->假阳性TN(TrueNegative):预测为0，真实值也为0->真阴性FN(FalseNegative):预测为0，真实值为1->假阴性多分类多分类问题的TPFPTNFN可以通过混淆矩阵来说明。例如存在这样一个示例：y_true=[0,1,2,0,1,2]y_pred=[0,2,1,0,0,1]其混淆矩阵可以如下所示，混淆矩阵中，数字代表的是预测情况的次数，比如第一个方格中的2就表示，预测为0且真实值也为0