混淆矩阵是评判模结果的指标，属于模型评估的一部分。只适用于分类模型，判断分类器的性能。比如分类树，逻辑回归。
以二分类为例，判断样本结果是positive以及negative。
一级指标：
TN TP FN FP
混淆矩阵如下：
ps：图中P和N 是指预测值
二级指标：
三级指标
其中P指精确率，R指召回率
F1-Score指标综合R和P，取值范围从0-1，1代表模型输出最好，0代表最差
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