envi中的混淆矩阵

混淆矩阵（Confusion Matrix）是用于评估分类模型性能的一种常用工具。在环境（envi）中使用混淆矩阵可以帮助我们了解分类模型在不同类别上的预测表现。

混淆矩阵是一个二维矩阵，行表示实际类别，列表示预测类别。对于二分类问题，混淆矩阵通常包含四个元素：真阳性（True Positive, TP）、真阴性（True Negative, TN）、假阳性（False Positive, FP）和假阴性（False Negative, FN）。而对于多分类问题，混淆矩阵会相应地扩展。

以二分类为例，混淆矩阵的示例如下：

预测为正例 预测为反例
实际为正例 TP FN
实际为反例 FP TN

其中，TP表示正确预测为正例的数量，TN表示正确预测为反例的数量，FP表示将反例错误预测为正例的数量，FN表示将正例错误预测为反例的数量。

通过分析混淆矩阵，我们可以计算出一些分类指标，如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1值等，用来评估模型的性能和判断模型在不同类别上的表现。