混淆矩阵是一种评估模式，帮助机器学习工程师更了解模型性能。本文以一个二元类不平衡数据集为例，测试集由60个正类样本和40个负类样本组成，用于评估机器学习模型。
二元类数据集仅有两个不同类别的数据，可简单命名为“正面”和“负面”类别。
现在，要完全理解这个二分类问题的混淆矩阵，我们首先需要熟悉以下术语：
True Positive(TP)是指属于正类的样本被正确分类。
True Negative(TN)是指属于负类的样本被正确分类。
False Positive(FP)是指属于阴性类的样本被错误地分类为属于阳性类。
False Negative(FN)是指属于正类的样本被错误地归类为负类。
我们可以通过训练模型获得的混淆矩阵示例如上所示，用于此示例数据集。
将第一列中的数字相加，我们看到正类中的样本总数为45 15=60。将第二列中的数字相加得到负类中的样本数，在本例中为40。所有方框中的数字总和给出了评估的样本总数。此外，正确的分类是矩阵的对角线元素——正类45个，负类32个。
现在，模型将左下角的框归类为正类样本，所以它被称为"FN"，因为模型预测的"阴性"是错误的。同理，右上框预计属于负类，但被模型分类为"正"。因此，它们被称为“FP”。我们可以使用矩阵中的这四个不同数字更仔细地评估模型。
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