如大家所熟悉的，混淆矩阵（Confusion Matrix）是用于评估二分类问题的指标，它展示了模型的预测结果与真实标签之间的对应关系。
混淆矩阵将预测结果分为四个不同的类别：真阳性（True Positive, TP）、假阴性（False Negative, FN）、假阳性（False Positive, FP）和真阴性（True Negative, TN）。
它的具体构成如下：
| |预测为正例 | 预测为负例|
|:---:|:---:|:---:|
|真实为正例 |True Positive (TP) | False Negative (FN) |
|真实为负例 |False Positive (FP) | True Negative (TN) |
在上面的例子中，混淆矩阵即为：
| |预测为正例 | 预测为负例 |
|:---:|:---:|:---:|
|真实为正例 | 8 | 2 |
|真实为负例 |4 | 86 |
基于这个混淆矩阵，我们可以计算出一些二分类指标来评估模型的性能。常见的指标包括准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1分数（F1 Score）等。
