混淆矩阵是一个用于评估分类模型性能的工具，它将模型预测的类别与实际类别进行对比，以便我们更好地理解模型的表现，在混淆矩阵中，行表示实际类别，列表示预测类别，对角线上的元素表示正确分类的样本数量(TP),即真正例；非对角线上的元素表示错误分类的样本数量(FP)和被遗漏的正例(FN)。
要查看混淆矩阵，首先需要有一个分类模型的预测结果和实际标签，可以使用Python等编程语言计算混淆矩阵，以下是一个简单的例子：
from sklearn.metrics import confusion_matriximport numpy as np假设有以下实际标签和预测标签y_true = [1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0]y_pred = [1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0]计算混淆矩阵cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)print(cm)
输出的混淆矩阵如下：
[[3 2] [1 4]]
这意味着在10个样本中，有3个正确分类为正类(TP=3),2个错误分类为正类(FP=2),以及5个被遗漏为负类(FN=5)，通过观察混淆矩阵中的值，我们可以了解模型在各个类别上的表现，从而对模型进行优化和改进。
