confusionMatrix -错误：`data`和`reference`应该是相同级别的因子

混淆矩阵（Confusion Matrix）是用于评估分类模型性能的一种常用工具。它通过将模型预测的结果与真实标签进行比较，将样本分为四个不同的类别：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）。

• 真正例（True Positive, TP）：模型预测为正例，实际也为正例。
• 真负例（True Negative, TN）：模型预测为负例，实际也为负例。
• 假正例（False Positive, FP）：模型预测为正例，实际为负例。
• 假负例（False Negative, FN）：模型预测为负例，实际为正例。

混淆矩阵可以帮助我们直观地了解模型在不同类别上的分类情况，从而评估模型的准确性、召回率、精确率等指标。

混淆矩阵在机器学习和数据挖掘领域有广泛的应用场景，例如图像分类、文本分类、异常检测等。通过分析混淆矩阵，我们可以了解模型在不同类别上的分类效果，进而优化模型或调整分类阈值，提高模型的性能。

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