混淆矩阵是用来评估分类模型性能的一种方法，它将模型预测结果与真实标签进行比较。 在绘制混淆矩阵时，我们可以通过将真实标签作为行向量，将模型预测结果作为列向量，然后在各个交叉点上填写对应的频次或概率值来完成绘制。 混淆矩阵通常是一个2x2的矩阵，表示4种不同的分类情况：真正例(TP)、真负例(TN)、假正例(FP)和假负例(FN)。 这种可视化方式可以帮助我们直观地了解分类模型的分类准确性和错误情况。