详细介绍python中的混淆矩阵

混淆矩阵是用于评估机器学习模型性能的一种常见工具，也称为误差矩阵。它是一个表格，用于汇总模型在分类任务中的预测结果和真实结果之间的差异。

在混淆矩阵中，每一行表示真实类别，每一列表示预测类别。矩阵的对角线上的值表示正确分类的样本数，而矩阵的非对角线上的值表示错误分类的样本数。下面是一个二元分类的混淆矩阵示例：

| | 预测正类 | 预测负类 | | ------ | -------- | -------- | | 真实正类 | TP | FN | | 真实负类 | FP | TN |

其中，TP（True Positive）表示真正例，即模型正确预测为正类的样本数；FN（False Negative）表示假反例，即模型错误地将正例预测为负类的样本数；FP（False Positive）表示假正例，即模型错误地将负例预测为正类的样本数；TN（True Negative）表示真反例，即模型正确预测为负类的样本数。

根据混淆矩阵，可以计算出一些评估指标，如准确率、召回率、精确率和F1 score等。这些指标能够帮助我们更全面地评估模型的性能，从而选择最佳的模型