绘制混淆矩阵是啥

混淆矩阵（Confusion Matrix）是用来评估分类模型性能的一种表格形式。它可以用于展示模型在不同类别上的预测结果与真实结果之间的差异。

混淆矩阵的表格一般为2x2的形式，包含四个关键指标：真阳性（True Positive, TP）、真阴性（True Negative, TN）、假阳性（False Positive, FP）和假阴性（False Negative, FN）。

其中，真阳性表示模型正确预测为正类的样本数量；真阴性表示模型正确预测为负类的样本数量；假阳性表示模型错误地将负类样本预测为正类的样本数量；假阴性表示模型错误地将正类样本预测为负类的样本数量。

混淆矩阵可以用于计算各种分类模型性能指标，如准确率、召回率、精确率、F1值等。通过观察混淆矩阵，可以直观地了解模型在不同类别上的分类情况，帮助进一步优化模型的性能。