4.F1 Score：
F1 Score 是精確率和召回率的調和平均數，用來綜合評估模型的表現。當精確率和召回率都很重要時，這個指標特別有用。
計算公式： F1=2×Precision×RecallPrecision+RecallF1 = 2 \times \frac{Precision \times Recall}{Precision + Recall}F1=2×Precision+RecallPrecision×Recall​
適用場景：當你需要在精確率和召回率之間取得平衡時，F1分數可以作為一個更綜合的指標。

5.偽陽性率 (False Positive Rate, FPR)：
偽陽性率表示實際負樣本中，被錯誤預測為正樣本的比例。
計算公式： FPR=FPFP+TNFPR = \frac{FP}{FP + TN}FPR=FP+TNFP​
適用場景：在我們希望減少錯誤預測正樣本時（如金融欺詐檢測），偽陽性率是一個重要的考量指標。
混淆矩陣也能幫助我們應對類別不平衡問題。在很多實際情況下，正負樣本的數量並不均衡，例如在醫療數據中，患病者（正樣本）遠少於健康者（負樣本）。在這種情況下，單純依賴準確率可能導致誤導。這時候，我們會更依賴召回率、精確率和F1 Score等指標，來更全面地理解模型的性能。

混淆矩陣可以直觀地展示模型的分類結果，特別是當我們在處理多分類問題時，每個類別都可以有其自己的混淆矩陣，這樣能幫助我們識別模型在哪些類別上表現較好，哪些類別上有改進空間。
混淆矩陣及其相關指標不僅幫助我們理解模型的分類性能，還能指出具體的錯誤來源（例如FP或FN），從而提供深入的洞見來改善模型。透過這些指標的分析，數據科學家和工程師可以更精準地調整模型，確保其在實際應用場景中達到預期的效果。