多个评分者的混淆矩阵

是用于评估分类模型性能的一种工具。它是一个二维矩阵，用于展示分类模型在不同类别上的预测结果与实际结果之间的差异。

混淆矩阵的行表示实际类别，列表示预测类别。矩阵的每个元素表示模型将一个实际类别预测为某个预测类别的次数。混淆矩阵的对角线上的元素表示模型正确预测的样本数，而非对角线上的元素表示模型错误预测的样本数。

混淆矩阵可以帮助我们计算出一系列评估指标，包括准确率、召回率、精确率和F1值等。这些指标可以帮助我们全面评估分类模型的性能，并了解模型在不同类别上的表现。

在实际应用中，混淆矩阵可以用于评估各种分类任务，例如情感分析、图像识别、垃圾邮件过滤等。通过分析混淆矩阵，我们可以了解模型在不同类别上的预测准确性，从而优化模型的性能。

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