混合矩陣（Confusion Matrix）是一種用于評(píng)估分類模型性能的矩陣。它將模型的預(yù)測結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽進(jìn)行比較，以便分析模型在不同類別上的分類準(zhǔn)確性。

混合矩陣的輸出通常是一個(gè)二維矩陣，其中行表示真實(shí)標(biāo)簽，列表示模型的預(yù)測結(jié)果。矩陣的每個(gè)元素表示模型將某個(gè)類別預(yù)測為另一個(gè)類別的次數(shù)。

例如，假設(shè)我們有一個(gè)二分類模型，其中類別A和類別B是我們要預(yù)測的兩個(gè)類別。混合矩陣的輸出可能如下所示：

預(yù)測為A 預(yù)測為B

真實(shí)標(biāo)簽A 100 20

真實(shí)標(biāo)簽B 30 50

在這個(gè)例子中，模型將100個(gè)樣本正確地預(yù)測為類別A，將50個(gè)樣本正確地預(yù)測為類別B。然而，它也將20個(gè)實(shí)際上屬于類別A的樣本錯(cuò)誤地預(yù)測為類別B，將30個(gè)實(shí)際上屬于類別B的樣本錯(cuò)誤地預(yù)測為類別A。

混合矩陣的輸出可以幫助我們計(jì)算出一些評(píng)估指標(biāo)，例如準(zhǔn)確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召回率（Recall）和F1值（F1-score）。這些指標(biāo)可以幫助我們更全面地評(píng)估模型的性能，并根據(jù)需要進(jìn)行調(diào)整和改進(jìn)。

混合矩陣是一種用于評(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分類準(zhǔn)確性，并提供了一些評(píng)估指標(biāo)來衡量模型的性能。

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