混合矩陣（Confusion Matrix）是一種用于評估分類模型性能的工具，它可以展示模型在不同類別上的分類結(jié)果，并計(jì)算出各種評估指標(biāo)。

混合矩陣通常是一個二維矩陣，行表示真實(shí)的類別，列表示模型預(yù)測的類別。矩陣的每個元素表示模型將真實(shí)類別預(yù)測為某個類別的樣本數(shù)量。

例如，矩陣的第一行第一列表示模型將真實(shí)類別為A的樣本預(yù)測為A的數(shù)量，第一行第二列表示模型將真實(shí)類別為A的樣本預(yù)測為B的數(shù)量，以此類推。

混合矩陣可以用于計(jì)算多種評估指標(biāo)，其中一些常見的指標(biāo)包括：

1. 準(zhǔn)確率（Accuracy）：表示模型正確預(yù)測的樣本占總樣本數(shù)的比例，計(jì)算公式為：準(zhǔn)確率 = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)，其中TP表示真正例（True Positive），TN表示真負(fù)例（True Negative），F(xiàn)P表示假正例（False Positive），F(xiàn)N表示假負(fù)例（False Negative）。

2. 精確率（Precision）：表示模型預(yù)測為正例的樣本中真正例的比例，計(jì)算公式為：精確率 = TP / (TP + FP)。

3. 召回率（Recall）：表示模型正確預(yù)測為正例的樣本占真實(shí)正例的比例，計(jì)算公式為：召回率 = TP / (TP + FN)。

4. F1值（F1-score）：綜合考慮了精確率和召回率，計(jì)算公式為：F1值 = 2 * (精確率 * 召回率) / (精確率 + 召回率)。

通過混合矩陣和上述評估指標(biāo)，可以對分類模型的性能進(jìn)行全面的評估。

混合矩陣可以幫助我們了解模型在不同類別上的分類情況，從而判斷模型的優(yōu)劣，并根據(jù)評估結(jié)果進(jìn)行模型的調(diào)整和改進(jìn)。

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