混淆矩陣（Confusion Matrix）是一種用於評估分類模型性能的工具，它以表格形式展示不同類別的實際與預測情況。要理解混淆矩陣，可以參考以下幾個方面：
矩陣結構：
每一列代表真實類別，每一列的總數表示該類別的真實樣本數量。
每一行代表預測類別，每一行的數據總數表示預測爲該類別的樣本數量。
數值含義：
每一列中的數值表示真實數據被預測爲該類的數目。例如，第一行第一列中的數值表示實際歸屬第一類的實例被正確預測爲第一類的數目。
第一行第二列的數值表示實際歸屬爲第一類的實例被錯誤預測爲第二類的數目。
對角線元素：
對角線上的數值表示正確分類的樣本數，即預測結果與實際結果一致的情況。
非對角線元素：
非對角線上的數值表示錯誤分類的樣本數，即預測結果與實際結果不一致的情況。
行與列之和：
每一行之和表示該類別的真實樣本數量。
每一列之和表示被預測爲該類別的樣本數量。
特殊情況下的混淆矩陣：
對於二分類問題，混淆矩陣包含四個元素，分別是真正例（TP）、假正例（FP）、假負例（FN）和真負例（TN）。
混淆矩陣可以幫助分析每個類別的誤分類情況，從而指導模型調整。
通過以上信息，可以全面理解混淆矩陣的內容和作用，進而評估分類模型的性能。