热图上FN和FP之间的混淆矩阵

混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种常用工具，用于可视化模型在预测过程中所产生的错误。在热图上，FN（False Negative）和FP（False Positive）之间的混淆矩阵描述了分类模型的错误类型和数量。

混淆矩阵是一个2×2的矩阵，如下所示：

| | 预测为正类 | 预测为负类 | |-------|-----------|-----------| | 实际为正类 | TP | FN | | 实际为负类 | FP | TN |

在混淆矩阵中，TP（True Positive）表示模型正确地将正类样本预测为正类的数量，FN（False Negative）表示模型错误地将正类样本预测为负类的数量，FP（False Positive）表示模型错误地将负类样本预测为正类的数量，TN（True Negative）表示模型正确地将负类样本预测为负类的数量。

混淆矩阵的应用场景非常广泛，例如在医学诊断中，可以使用混淆矩阵来评估模型在检测疾病时的准确性；在垃圾邮件过滤中，可以使用混淆矩阵来评估模型在过滤垃圾邮件时的性能。

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