混淆矩阵的作用是什么？

混淆矩阵（Confusion Matrix）是用来总结分类模型的预测结果的一种方式[^2]。它是一个n×n的矩阵，其中n为分类数目。混淆矩阵的每一行代表一个真实类别，每一列代表一个预测类别。矩阵中的每一个元素表示真实类别为行对应的类别，而预测类别为列对应的类别的样本数。

混淆矩阵的作用是用来评估分类模型的性能，特别是在多类别分类问题中。它提供了以下信息：
- 真正例（True Positives, TP）：被正确地预测为正例的样本数。
- 假正例（False Positives, FP）：被错误地预测为正例的样本数。
- 假反例（False Negatives, FN）：被错误地预测为反例的样本数。
- 真反例（True Negatives, TN）：被正确地预测为反例的样本数。

通过统计混淆矩阵中的元素，我们可以计算出一系列分类模型的性能指标，如准确率、召回率、F1分数等。这些指标可以帮助我们了解模型在不同类别上的预测情况，进而进行模型的优化和改进。

举个例子，假设我们有一个三类别分类问题，分类器预测了100个样本。混淆矩阵如下所示：

          预测类别1  预测类别2  预测类别3
真实类别1   10         2         3
真实类别2   4          15       6
真实类别3   7          8         45

通过该混淆矩阵，我们可以计算出模型在每个类别上的准确率、召回率、F1分数等指标，进一步评估分类模型的性能。