计算给定两个矩阵的混淆矩阵

混淆矩阵是在机器学习和统计学中常用的评估分类模型性能的工具。它用于比较模型预测结果与实际标签之间的差异，特别适用于多类别分类问题。

混淆矩阵是一个二维矩阵，行表示实际标签，列表示模型预测结果。矩阵的每个元素表示实际标签与预测结果的对应关系。通常，混淆矩阵的行和列都按照类别的顺序排列。

混淆矩阵的四个基本指标如下：

1. 真正例（True Positive, TP）：模型正确预测为正例的样本数。
2. 假正例（False Positive, FP）：模型错误预测为正例的样本数。
3. 假反例（False Negative, FN）：模型错误预测为反例的样本数。
4. 真反例（True Negative, TN）：模型正确预测为反例的样本数。

根据这四个指标，可以计算出一系列评估指标，如准确率、精确率、召回率和F1值等，用于评估分类模型的性能。

混淆矩阵在实际应用中具有广泛的应用场景，例如医学诊断、图像分类、自然语言处理等领域。通过分析混淆矩阵，可以了解模型在不同类别上的表现，进而优化模型或调整分类阈值。

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