您使用内置的词嵌入算法训练了一个文本分类器。数据集包含五个类别，样本数量如下：A=300，B=292，C=240，D=258，E=310。您将数据集打乱并预留10%用于测试。训练完成后，生成了训练集和测试集的混淆矩阵。从这些结果中可以得出什么结论？

混淆矩阵显示了模型对每个类别的预测准确性，特别是哪些类别容易被误分类。如果类别 C 和 D 之间存在大量误分类（例如，许多 C 被预测为 D，或许多 D 被预测为 C），则表明这两个类别在特征空间中可能非常接近，即它们彼此过于相似。 其他选项不正确的原因： 数据集大小（约 1400 个样本）对于留出验证是足够的，且留出验证是评估模型性能的常用方法。 类别分布相对均衡（最小 240，最大 310），没有严重倾斜。 混淆矩阵本身无法直接判断模型在特定类别上是否过拟合，过拟合通常通过比较训练集和测试集上的性能差异来判断，而不是仅仅通过混淆矩阵。