混合矩陣（Confusion Matrix）是機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計學(xué)中常用的評估分類模型性能的工具。它是一個二維矩陣，用于展示分類模型在不同類別上的預(yù)測結(jié)果與真實(shí)結(jié)果之間的對應(yīng)關(guān)系。

混合矩陣的行表示真實(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)測為某個類別的次數(shù)。例如，矩陣的第一行表示真實(shí)類別為A的樣本，而第一列表示模型將樣本預(yù)測為A類別的次數(shù)。

混合矩陣的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)測錯誤的樣本數(shù)。通過分析混合矩陣，我們可以計算出模型的準(zhǔn)確率、召回率、精確率和F1值等指標(biāo)，從而評估模型的性能。

以二分類問題為例，混合矩陣的形式如下：

```

預(yù)測為正例 預(yù)測為反例

真實(shí)正例 TP FN

真實(shí)反例 FP TN

```

其中，TP（True Positive）表示真實(shí)正例被正確預(yù)測為正例的次數(shù)，F(xiàn)N（False Negative）表示真實(shí)正例被錯誤預(yù)測為反例的次數(shù)，F(xiàn)P（False Positive）表示真實(shí)反例被錯誤預(yù)測為正例的次數(shù)，TN（True Negative）表示真實(shí)反例被正確預(yù)測為反例的次數(shù)。

通過混合矩陣，我們可以計算出以下指標(biāo)：

1. 準(zhǔn)確率（Accuracy）：模型預(yù)測正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，即 (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)。

2. 召回率（Recall）：真實(shí)正例被正確預(yù)測為正例的比例，即 TP / (TP + FN)。

3. 精確率（Precision）：預(yù)測為正例的樣本中真實(shí)正例的比例，即 TP / (TP + FP)。

4. F1值（F1-score）：綜合考慮了精確率和召回率的指標(biāo)，即 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall)。

混合矩陣是評估分類模型性能的重要工具，通過分析混合矩陣可以幫助我們了解模型在不同類別上的預(yù)測表現(xiàn)，從而優(yōu)化模型的性能。

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