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Deep Learning 面接の質問と回答

Question: Explain the concept of a confusion matrix and its components in the context of classification problems.
Answer: A confusion matrix is a table that summarizes the performance of a classification algorithm. It includes metrics such as true positives, true negatives, false positives, and false negatives. These metrics help evaluate the model's accuracy, precision, recall, and F1 score.

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