如何在混淆矩阵中插入类名？

混淆矩阵（Confusion Matrix）是用于评估分类模型性能的一种常见工具。它展示了模型在不同类别上的预测结果与实际标签之间的对应关系。在混淆矩阵中插入类名是为了更清晰地表示每个类别的预测结果。

在混淆矩阵中插入类名的方法可以通过以下步骤实现：

创建一个空的混淆矩阵，并初始化为零矩阵。
根据模型的预测结果和实际标签，统计每个类别的样本数量，并将其填入对应的混淆矩阵位置。
在混淆矩阵的行和列上添加类名，以便更好地理解每个类别的预测结果。
可以使用数据可视化工具（如Matplotlib）将混淆矩阵可视化，以便更直观地观察模型的分类性能。

以下是一个示例混淆矩阵，展示了一个二分类模型的预测结果：

            Predicted Class
            Positive   Negative
Actual  Positive     TP         FN
Class
        Negative     FP         TN

其中，TP表示真正例（True Positive），即模型正确地将正例预测为正例的数量；FN表示假反例（False Negative），即模型错误地将正例预测为反例的数量；FP表示假正例（False Positive），即模型错误地将反例预测为正例的数量；TN表示真反例（True Negative），即模型正确地将反例预测为反例的数量。

混淆矩阵的插入类名可以帮助我们更好地理解模型在不同类别上的预测结果。例如，在二分类问题中，类名可以是"Positive"和"Negative"，在多分类问题中，类名可以是各个类别的名称。

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