yolov5的混淆矩阵background fp 一列的疑问

我的classes设置为2，这一列的意思是背景被错认为是这两类的其中一类吗，百分之52被认为是第一类，百分之48被认为是第二类，不可能全部背景都误判把，怎么确定误判的数目，第一次搞深度学习，网上也没找到详细的说明

参考gpt：
首先，您需要查看您的模型输出的概率结果。如果您的模型输出一个概率向量，表示每个类别的概率，那么您可以根据这些概率值来确定分类结果。

假设您的模型输出的是一个二维概率向量，类似于[0.52, 0.48]，其中第一个元素表示被分类为第一类的概率，第二个元素表示被分类为第二类的概率。

为了确定背景样本被误分类的数量，您可以设置一个阈值。如果模型输出的最大概率小于该阈值，您可以将该样本视为背景样本。您可以根据实际情况选择合适的阈值，通常是根据您的数据集和任务需求进行调整。

举例来说，如果您将阈值设置为0.5，那么当模型输出的最大概率小于0.5时，您可以将样本视为背景样本。通过统计满足这一条件的样本数量，您就可以确定被误分类的背景样本的数量。

需要注意的是，深度学习模型的分类结果并非完美的，可能会存在一定程度的误差。因此，误分类的数目可能无法完全确定，但您可以通过上述方法来估计误分类的背景样本数量。