请简单解释一下混淆矩阵，并说明其用途。
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混淆矩阵是一种用于评估分类模型性能的表格。它通过对比模型的预测结果与实际标签，展示分类器的准确性、精确度、召回率和错误类型。矩阵通常包含四种情况：真正例（正确识别的正类）、假正例（错误识别的正类）、真反例（正确识别的反类）和假反例（错误识别的反类）。常用于二分类问题，也可推广到多分类中。

用途：
1. 评估模型预测效果，如计算准确率、召回率和F1分数。
2. 分析模型是否对特定类别存在偏差，如类别不平衡或多分类情况。
3. 辅助模型调整，如通过正例加权或平衡训练集改进分类器。
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