混淆矩阵及绘图 📊📈 | 混淆矩阵的坐标怎么绘制

在数据分析和机器学习领域，混淆矩阵（Confusion Matrix）是一种评估分类模型性能的重要工具。它以可视化的方式展示了模型预测结果与实际值之间的关系，通过观察真阳性(True Positive)、假阳性(False Positive)、真阴性(True Negative)和假阴性(False Negative)的数量，我们可以了解模型的准确性、召回率、精确度等关键指标。

绘制混淆矩阵时，首先要明确其坐标轴的含义。通常情况下，横坐标表示预测类别，而纵坐标表示实际类别。例如，在一个二分类问题中，横轴可以是模型预测为正类或负类的结果，而纵轴则是样本的实际正类或负类标签。这样，我们就能在图表上看到四个主要部分，分别对应于上述四种情况，从而更好地理解模型的表现。

接下来，可以利用Python中的matplotlib或seaborn库来实现这一图表的绘制。这些库提供了丰富的功能，使得创建美观且信息量大的混淆矩阵成为可能。只需简单几步，你就可以将数据转化为直观的视觉效果，帮助自己和他人快速把握模型性能。