申論題

在二元分類問題中，混淆矩陣是一個非常重要的工具，用於評估分類器的性能。它呈現了實際類別與預測類別之間的關係，包括真正例（True Positive, TP）、真反例（True Negative, TN）、偽正例（False Positive, FP）和偽反例（False Negative, FN）。下面是一個針對腫瘤診斷的混淆矩陣示例：

在這個混淆矩陣中：

• 真反例 (TN)：腫瘤是良性的，並且被正確地預測為良性。
• 真陽性 (TP)：腫瘤是惡性的，並且被正確地預測為惡性。
• 偽陰性 (FN)：腫瘤是惡性的，但錯誤地預測為良性。
• 偽陽性 (FP)：腫瘤是良性的，但錯誤地預測為惡性。

在醫療診斷的上下文中，「偽陽性」（False Positive）指的是腫瘤實際上是良性的，但預測結果誤判為惡性。這種情況對患者來說可能導致不必要的焦慮和進一步的侵入性檢查，因此降低偽陽性的發生是醫療診斷中的一個重要目標。