机器学习PAI这个混淆矩阵的结果，0和1 1是P，0是N吗？

在机器学习中，通常将一个二分类问题的两个类别标记为 "Positive"（正例）和 "Negative"（负例）。在混淆矩阵中，根据约定，通常将 "Positive" 样本表示为1（P），"Negative" 样本表示为0（N）。

混淆矩阵是一个表格，用于展示分类模型的预测结果与真实标签之间的关系。它包含四个重要的指标：真正例 (True Positives, TP)、真负例 (True Negatives, TN)、假正例 (False Positives, FP) 和假负例 (False Negatives, FN)。

下面是一个典型的二分类混淆矩阵示例：

在这个混淆矩阵中，TP 表示模型正确地预测出的正例数目，TN 表示模型正确地预测出的负例数目，FP 表示模型错误地将负例预测为正例的数目，FN 表示模型错误地将正例预测为负例的数目。

所以，在机器学习 PAI 中的混淆矩阵结果中，0 代表负例（N），1 代表正例（P）。