混合矩陣（Confusion Matrix）是機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的評(píng)估分類模型性能的工具。它可以幫助我們了解模型在不同類別上的分類情況，進(jìn)而評(píng)估模型的準(zhǔn)確性、召回率、精確率等指標(biāo)。

混合矩陣通常是一個(gè)二維矩陣，其中行表示真實(shí)類別，列表示預(yù)測(cè)類別。矩陣的每個(gè)元素表示真實(shí)類別為行對(duì)應(yīng)的類別，而預(yù)測(cè)類別為列對(duì)應(yīng)的類別的樣本數(shù)量。

下面是一個(gè)示例的混合矩陣：

| 真實(shí)類別/預(yù)測(cè)類別 | 類別1 | 類別2 | 類別3 |

|------------------|-------|-------|-------|

| 類別1 | 10 | 2 | 3 |

| 類別2 | 1 | 15 | 0 |

| 類別3 | 4 | 0 | 12 |

在這個(gè)示例中，真實(shí)類別有3個(gè)，分別是類別1、類別2和類別3。預(yù)測(cè)類別也有3個(gè)，同樣是類別1、類別2和類別3。矩陣的每個(gè)元素表示真實(shí)類別為行對(duì)應(yīng)的類別，而預(yù)測(cè)類別為列對(duì)應(yīng)的類別的樣本數(shù)量。

例如，矩陣中的第一行第一列的元素10表示真實(shí)類別為類別1的樣本中，被正確預(yù)測(cè)為類別1的數(shù)量。同樣地，第一行第二列的元素2表示真實(shí)類別為類別1的樣本中，被錯(cuò)誤預(yù)測(cè)為類別2的數(shù)量。

通過混合矩陣，我們可以計(jì)算出各種評(píng)估指標(biāo)，例如準(zhǔn)確率、召回率、精確率等。準(zhǔn)確率表示模型正確預(yù)測(cè)的樣本占總樣本數(shù)的比例，召回率表示模型正確預(yù)測(cè)的正樣本占所有正樣本的比例，精確率表示模型正確預(yù)測(cè)的正樣本占所有預(yù)測(cè)為正樣本的比例。

混合矩陣是評(píng)估分類模型性能的重要工具，通過分析混合矩陣，我們可以了解模型在不同類別上的分類情況，從而對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)。

【此文由“青象信息老向原創(chuàng)”轉(zhuǎn)載請(qǐng)備注來源和出處】