tensorflow - 自编码器的混淆矩阵显示的故障发生次数（FN+TP）多于整个数据集中的实际故障发生次数
问题描述
我正在尝试借助此代码使用自动编码器来实现极端罕见的事件预测。我正在使用我自己的数据（严重不平衡的数据），其中只有 6 个故障事件。我得到的混淆矩阵如下：
它表明我的自动编码器模型能够预测15 个（FN+TP）真实故障事件中的三个。但是，整个数据集中只有六个失败事件。为什么混淆矩阵包含15 个真正的失败事件？
我在这里错过了什么吗？
解决方案
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