混淆矩阵及其在 Python 中的应用
混淆矩阵是机器学习和统计学中常用的工具，用于评估分类模型的性能。在本文中，我们将探讨混淆矩阵的概念以及如何在 Python 中使用它来评估分类模型的准确性、精确性、召回率和 F1 分数等指标。我们还将提供相应的源代码示例来帮助您理解和实现这些概念。
混淆矩阵是一个二维表格，用于展示分类模型的预测结果和真实标签之间的关系。它由四个不同的术语组成：
- 真正例（True Positives，TP）：模型正确地将正例分类为正例的数量。
- 假正例（False Positives，FP）：模型错误地将负例分类为正例的数量。
- 假反例（False Negatives，FN）：模型错误地将正例分类为负例的数量。
- 真反例（True Negatives，TN）：模型正确地将负例分类为负例的数量。
下面是一个简单的 Python 函数，用于计算混淆矩阵：
def confusion_matrix(y_true, y_pred):
tp = 
