混淆矩阵用于评估分类模型性能，显示真实与预测分类，提供准确率、精确率、召回率和F1分数等指标，帮助分析模型错误类型。ROC-AUC和PR-AUC评估不同阈值下的模型表现，而Log Loss、MAE和MSE则衡量预测值与实际值的差异。