值域的混淆矩阵

（Confusion Matrix）是在机器学习和数据挖掘领域中常用的评估分类模型性能的工具。它是一个二维矩阵，用于展示分类模型的预测结果与实际标签之间的关系。

混淆矩阵的四个要素分别是真正例（True Positive, TP）、真负例（True Negative, TN）、假正例（False Positive, FP）和假负例（False Negative, FN）。其中，真正例表示模型正确地将正例分类为正例的数量，真负例表示模型正确地将负例分类为负例的数量，假正例表示模型错误地将负例分类为正例的数量，假负例表示模型错误地将正例分类为负例的数量。

混淆矩阵的示例：

| | 预测为正例 | 预测为负例 | |-----------|------------|------------| | 实际为正例 | TP | FN | | 实际为负例 | FP | TN |

混淆矩阵可以帮助我们计算出一系列评估指标，如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1值等，从而更全面地评估分类模型的性能。

在实际应用中，混淆矩阵可以帮助我们了解分类模型在不同类别上的表现，进而进行模型调优和改进。例如，在医学领域中，混淆矩阵可以帮助医生评估疾病诊断模型的准确性，从而提高疾病的早期诊断率。

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