尝试生成混淆矩阵时出错

混淆矩阵（Confusion Matrix）是在机器学习领域中用于评估分类模型性能的一种常见工具。它是一个二维矩阵，用于展示模型在不同类别上的分类结果。

混淆矩阵的四个基本术语如下：

• 真正例（True Positive，TP）：模型正确地将正例（Positive）样本分类为正例。
• 假正例（False Positive，FP）：模型错误地将负例（Negative）样本分类为正例。
• 假反例（False Negative，FN）：模型错误地将正例样本分类为负例。
• 真反例（True Negative，TN）：模型正确地将负例样本分类为负例。

混淆矩阵的示例：

              预测正例    预测负例
真实正例    TP           FN
真实负例    FP           TN

混淆矩阵可以帮助我们计算出一些重要的分类指标，如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和 F1 值等。

• 准确率：分类正确的样本数占总样本数的比例，计算公式为 (TP + TN) / (TP + FP + TN + FN)。
• 精确率：在所有预测为正例的样本中，真正例的比例，计算公式为 TP / (TP + FP)。
• 召回率：在所有真实正例的样本中，被正确预测为正例的比例，计算公式为 TP / (TP + FN)。
• F1 值：综合考虑精确率和召回率的指标，计算公式为 2 * (精确率 * 召回率) / (精确率 + 召回率)。

混淆矩阵在分类模型评估中起到了至关重要的作用，可以帮助我们了解模型在不同类别上的分类表现，从而进行模型的优化和改进。

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