混淆矩陣是一個用于評估分類模型性能的工具，它將模型預測的類別與實際類別進行對比，以便我們更好地理解模型的表現，在混淆矩陣中，行表示實際類別，列表示預測類別，對角線上的元素表示正確分類的樣本數量(TP),即真正例；非對角線上的元素表示錯誤分類的樣本數量(FP)和被遺漏的正例(FN)。

要查看混淆矩陣，首先需要有一個分類模型的預測結果和實際標簽，可以使用Python等編程語言計算混淆矩陣，以下是一個簡單的例子：

from sklearn.metrics import confusion_matrix
import numpy as np
假設有以下實際標簽和預測標簽
y_true = [1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0]
y_pred = [1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0]
計算混淆矩陣
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
print(cm)

輸出的混淆矩陣如下：

[[3 2]
 [1 4]]

這意味著在10個樣本中，有3個正確分類為正類(TP=3),2個錯誤分類為正類(FP=2),以及5個被遺漏為負類(FN=5)，通過觀察混淆矩陣中的值，我們可以了解模型在各個類別上的表現，從而對模型進行優化和改進。

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