Confusion matrix

Definition / 释义

混淆矩阵：在分类任务中，用一个表格汇总“真实标签”和“预测标签”的对应关系，用于评估分类器表现。常见于二分类与多分类，可由此计算准确率、精确率、召回率、F1 等指标。（也常写作 confusion matrix）

Pronunciation / 发音（IPA）

/kənˈfjuːʒən ˈmeɪtrɪks/

Examples / 例句

The confusion matrix shows how often the model predicts each class.
混淆矩阵显示模型把每个类别预测成各类的次数。

After tuning the threshold, we compared confusion matrices across folds to see whether false positives decreased without hurting recall.
调整阈值后，我们对比了各折的混淆矩阵，观察误报是否下降且不明显损害召回率。

Etymology / 词源

Confusion 源自拉丁语 confundere（“混在一起、混淆”），强调“把不同事物弄混”；matrix 源自拉丁语 matrix（“母体、来源”），在数学中引申为“矩阵/表格结构”。组合起来即“展示混淆情况的矩阵（表）”，用于直观呈现分类结果的对错分布。

Related Words / 相关词汇

• Accuracy
• Precision
• Recall
• F1-score
• True Positive
• False Positive
• True Negative
• False Negative
• Classification

Literary Works / 文献与著作中的用例

• Pattern Recognition and Machine Learning（Christopher M. Bishop）
• The Elements of Statistical Learning（Hastie, Tibshirani, Friedman）
• Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow（Aurélien Géron）
• Deep Learning（Goodfellow, Bengio, Courville）
• Information Retrieval（Manning, Raghavan, Schütze；在分类评估与相关指标语境中常提及混淆矩阵）