混淆矩阵

混淆矩阵是机器学习领域中至关重要的性能评估工具。它通过系统地将真正例、真负例、假正例和假负例的预测结果制成表格，精准地概括分类模型的性能表现。该矩阵为评估模型预测能力的准确性和有效性提供了极具价值的依据。

基于真正例（TP）、真负例（TN）、假正例（FP）和假负例（FN）这些基础概念，混淆矩阵对模型在不同类别上的表现进行了细致入微的展示。它超越了单纯的准确率指标，使数据科学家能够识别错误分类的模式，了解模型的优势与不足，并据此做出明智决策以提升模型性能。