混合矩陣是一種用于描述多分類問題的評(píng)估指標(biāo)，它可以用來評(píng)估分類模型的性能?；旌暇仃嚨拿恳恍写砹四Ｐ皖A(yù)測的類別，每一列代表了實(shí)際的類別。

在混合矩陣中，對角線上的元素表示模型預(yù)測正確的樣本數(shù)，而非對角線上的元素表示模型預(yù)測錯(cuò)誤的樣本數(shù)。

下面是一個(gè)18路混合矩陣的例子：

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類別1 類別2 類別3 ... 類別18

類別1 100 5 0 ... 0

類別2 2 90 10 ... 0

類別3 0 8 85 ... 0

... ... ... ... ... ...

類別18 0 0 0 ... 100

```

在這個(gè)例子中，模型預(yù)測了100個(gè)屬于類別1的樣本，并且全部預(yù)測正確；模型預(yù)測了90個(gè)屬于類別2的樣本，其中有2個(gè)預(yù)測錯(cuò)誤；模型預(yù)測了85個(gè)屬于類別3的樣本，其中有8個(gè)預(yù)測錯(cuò)誤；以此類推。

通過觀察混合矩陣，我們可以計(jì)算出模型的準(zhǔn)確率、召回率、F1值等指標(biāo)，從而評(píng)估模型的性能。

例如，準(zhǔn)確率可以通過計(jì)算對角線上元素的和除以總樣本數(shù)得到，召回率可以通過計(jì)算每一行對角線上元素的和除以該行樣本數(shù)得到，F(xiàn)1值可以通過計(jì)算準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均值得到。

混合矩陣是評(píng)估分類模型性能的重要工具，它可以幫助我們了解模型在不同類別上的表現(xiàn)，并且可以幫助我們發(fā)現(xiàn)模型的弱點(diǎn)和改進(jìn)的方向。

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