混淆矩阵：分类模型评估利器

混淆矩阵（Confusion Matrix）是一种用于评估分类模型性能的矩阵。它将预测结果和实际结果之间的四种情况（真正例、假正例、真反例、假反例）列成一个矩阵，以便更清楚地了解分类器的性能。

混淆矩阵通常包含以下四个要素：

真正例（True Positive, TP）：预测结果为正例，实际结果也为正例。

假正例（False Positive, FP）：预测结果为正例，实际结果为负例。

真反例（True Negative, TN）：预测结果为负例，实际结果也为负例。

假反例（False Negative, FN）：预测结果为负例，实际结果为正例。

通过混淆矩阵，我们可以计算出各种评估指标，如准确率、召回率、精确率和 F1 值等，进而评估分类模型的性能。