混淆矩阵用于评估分类模型的性能，包含True Positives, False Positives, False Negatives和True Negatives。准确率、召回率、Precision、F1-Score等指标揭示模型优劣。在二分类和多分类问题中，这些指标帮助我们全面理解模型效果。"
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混淆矩阵是除了ROC曲线和AUC之外的另一个判断分类好坏程度的方法。
对以上混淆矩阵的解释：
P：样本数据中的正例数。
N：样本数据中的负例数。
Y：通过模型预测出来的正例数。
N：通过模型预测出来的负例数。
True Positives:真阳性，表示实际是正样本预测成正样本的样本数。
Falese Positives:假阳性，表示实际是负样本预测成正样本的样本数。
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