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直奔主题：
- 混淆矩阵（Confusion Matrix）
是一种常用的评估分类模型性能的工具，特别适用于二分类问题。它将模型的预测结果与真实标签进行比较，计算出四个统计指标：真正例（True Positive, TP）、真负例（True Negative, TN）、假正例（False Positive, FP）和假负例（False Negative, FN）。混淆矩阵的形式如下：
| 预测为正例 | 预测为负例 | |
|---|---|---|
| 真实为正例 | TP | FN |
| 真实为负例 | FP | TN |
通过混淆矩阵可以计算出以下几个评估指标：
- 精确率（Precision）：TP / (TP + FP)，表示预测为正例的样本中真正为正例的比例。
- 召回率（Recall）：TP / (TP + FN)，表示真正为正例的样本中被模型正确预测为正例的比例。
- mAP代表平均精度均值（Mean Average Precision）。在计算机视觉中的目标检测和图像分割任务中，mAP是一种常用的评估指标。
- IoU代表交并比（Intersection over Union）。它是用于评估物体检测或分割模型准确性的指标。它衡量了预测的边界框或掩模与真实边界框或掩模之间的重叠度。IoU通过将预测和真实区域的交集面积除以它们的并集面积来计算。较高的IoU值表示模型的准确性更好。
混淆矩阵能够提供详细的模型性能评估结果，帮助我们了解模型在不同类别上的表现，并根据具体需求选择合适的评估指标进行模型选择和调整。
