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更改混淆矩阵图框中的文本

混淆矩阵图是在机器学习和数据分析中常用的一种评估模型性能的工具。它用于可视化分类模型的预测结果与实际标签之间的差异。混淆矩阵图通常是一个二维矩阵，其中行表示实际标签，列表示模型的预测结果。

更改混淆矩阵图框中的文本是指修改混淆矩阵图中的标签，以便更好地理解和解释模型的性能。通常，混淆矩阵图的框中包含以下文本：

True Positive (TP)：表示模型正确预测为正类的样本数。
False Positive (FP)：表示模型错误预测为正类的样本数。
True Negative (TN)：表示模型正确预测为负类的样本数。
False Negative (FN)：表示模型错误预测为负类的样本数。

更改混淆矩阵图框中的文本可以通过以下方式进行：

修改标签名称：可以根据具体的应用场景和需求，将框中的文本更改为更具体的名称，以增加可读性和理解性。例如，将"True Positive"改为"正确预测的正例"，将"False Negative"改为"错误预测的负例"等。
添加额外信息：可以在框中的文本后面添加额外的信息，以提供更多的上下文和解释。例如，可以在"True Positive"后面添加"（真正例）"，在"False Positive"后面添加"（假正例）"等。
调整文本格式：可以通过调整文本的字体、大小、颜色等方式，使其更加醒目和易于辨认。例如，可以使用粗体、不同颜色或者大号字体来突出显示关键信息。

总之，更改混淆矩阵图框中的文本是为了使其更加清晰、易读和易理解，以便更好地评估和解释模型的性能。

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