混淆矩陣（Confusion Matrix）是用于評估分類模型性能的一種常用工具。它是一個二維矩陣，用于展示分類模型在不同類別上的預(yù)測結(jié)果與真實結(jié)果之間的差異。

混淆矩陣的行表示真實類別，列表示預(yù)測類別。矩陣的每個元素表示模型將一個樣本預(yù)測為某個類別的次數(shù)。

通常，混淆矩陣的對角線上的元素表示模型預(yù)測正確的樣本數(shù)，而非對角線上的元素表示模型預(yù)測錯誤的樣本數(shù)。

混淆矩陣的形式如下：

| 真實類別/預(yù)測類別 | 預(yù)測為正例 | 預(yù)測為反例 |

|------------------|------------|------------|

| 真實正例 | TP | FN |

| 真實反例 | FP | TN |

其中，TP（True Positive）表示真正例，即模型將正例預(yù)測為正例的次數(shù)；FN（False Negative）表示假反例，即模型將正例預(yù)測為反例的次數(shù)；FP（False Positive）表示假正例，即模型將反例預(yù)測為正例的次數(shù)；TN（True Negative）表示真反例，即模型將反例預(yù)測為反例的次數(shù)。

混淆矩陣可以幫助我們計算出一系列評估指標(biāo)，如準(zhǔn)確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召回率（Recall）和F1值等。準(zhǔn)確率表示模型預(yù)測正確的樣本占總樣本數(shù)的比例，精確率表示模型預(yù)測為正例的樣本中真正例的比例，召回率表示真正例中被模型預(yù)測為正例的比例，F(xiàn)1值是精確率和召回率的調(diào)和平均值。

總結(jié)來說，混淆矩陣是一種用于評估分類模型性能的工具，通過展示模型在不同類別上的預(yù)測結(jié)果與真實結(jié)果之間的差異，可以計算出一系列評估指標(biāo)，幫助我們了解模型的分類能力。

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