简述混淆矩阵的概念。
答：[混淆矩阵(Confusion Matrix)是理解大多数评价指标的基础。从集合的角度来看，定义∪为并集运算符，则混淆矩阵具有：样本全集 = ???∪???∪???∪???、任何一个样本属于且只属于4个集合中的一个，没有交集的特征。混淆矩阵包含四部分的信息：1)真阳率(True Positive，TP)表明实际是正样本预测成正样本的样本数；2)假阴率(False Negative，FN)表明实际是正样本预测成负样本的样本数；3)假阳率(False Positive，FP)表明实际是负样本预测成正样本的样本数；4)真阴率(True Negative，TN)表明实际是负样本预测成负样本的样本数。]继续答题：下一题
