混淆矩阵是除了ROC曲线和AUC之外的另一个判断分类好坏程度的方法。
以下有几个概念需要先说明：
TP(True Positive): 真实为0，预测也为0
FN(False Negative): 真实为0，预测为1
FP(False Positive): 真实为1，预测为0
TN(True Negative): 真实为1，预测也为1
:分类模型总体判断的准确率(包括了所有class的总体准确率)
: 预测为0的准确率
: 真实为0的准确率
: 真实为1的准确率
: 预测为1的准确率
: 另外一个综合Precision和Recall的标准，F1-Score的变形
举个经典的二分类例子：
如果是多分类的呢？举一个三分类的例子：
因此我们知道，计算Specificity，Recall，Precision等只是计算某一分类的特性，而Accuracy和F1-Score这些是判断分类模型总体的标准。我们可以根据实际需要，得出不同的效果。
文章来源: 混淆矩阵 (Confusion Matrix)