混淆矩阵是机器学习中的关键工具，用于评估分类模型的性能。它通过展示模型预测结果与实际结果的对比，帮助识别分类错误类型。混淆矩阵的基本结构包括True Positive、False Negative、False Positive和True Negative等元素，适用于二分类和多分类问题。通过分析混淆矩阵，可以计算出精确率、召回率、F1分数等性能指标，尤其在不平衡数据集中，这些指标对于全面评价模型性能至关重要。混淆矩阵在图像识别和医学诊断等领域有广泛应用。