混淆矩阵是评估分类模型性能的一种工具，它可以显示模型的真正类别和预测类别。

在所有机器学习任务中，模型的复杂度越高，其性能就越好。

判断题在所有机器学习任务中，模型的复杂度越高，其性能就越好。

决策树模型在处理非线性问题时比线性模型更有优势。

判断题决策树模型在处理非线性问题时比线性模型更有优势。

在机器学习中，过拟合指的是模型在训练数据上表现很好，但在新的、未见过的数据上表现不佳。

判断题在机器学习中，过拟合指的是模型在训练数据上表现很好，但在新的、未见过的数据上表现不佳。