您使用內建的文字嵌入演算法訓練一個文字分類器。資料集有五個類別，樣本計數如下：A=300、B=292、C=240、D=258、E=310。您將資料隨機打亂並預留 10% 作為測試集。訓練完成後，產生了訓練集和測試集的混淆矩陣。從這些結果中可以得出什麼結論？

混淆矩陣顯示模型在分類類別 C 和 D 時表現不佳，這通常表示這些類別的特徵可能高度重疊或相似，導致模型難以區分。資料集總樣本數為 1400，對於許多機器學習任務來說足夠使用保留驗證集。類別樣本數（240 到 310）相對均衡，並無嚴重傾斜。模型在類別 B 和 E 上的表現沒有特別的跡象表明過度擬合，因為混淆矩陣僅顯示分類結果，無法直接推斷過度擬合。