混淆矩陣（Confusion Matrix）是用于評估分類模型性能的一種常用工具。它是一個二維矩陣，用于展示模型在不同類別上的分類結(jié)果。

混淆矩陣的行表示實際的類別，列表示模型預(yù)測的類別。矩陣的每個元素表示模型將實際類別劃分為預(yù)測類別的數(shù)量。

通常，混淆矩陣的對角線上的元素表示模型正確分類的樣本數(shù)量，而非對角線上的元素表示模型錯誤分類的樣本數(shù)量。

混淆矩陣的四個基本指標(biāo)如下：

1. 真正例（True Positive, TP）：模型將正例預(yù)測為正例的數(shù)量。

2. 假正例（False Positive, FP）：模型將負例預(yù)測為正例的數(shù)量。

3. 假反例（False Negative, FN）：模型將正例預(yù)測為負例的數(shù)量。

4. 真反例（True Negative, TN）：模型將負例預(yù)測為負例的數(shù)量。

基于這四個指標(biāo)，我們可以計算出一些常用的分類性能指標(biāo)：

1. 準(zhǔn)確率（Accuracy）：模型正確分類的樣本數(shù)量占總樣本數(shù)量的比例，即 (TP + TN) / (TP + FP + FN + TN)。

2. 精確率（Precision）：模型正確預(yù)測為正例的樣本數(shù)量占所有預(yù)測為正例的樣本數(shù)量的比例，即 TP / (TP + FP)。

3. 召回率（Recall）：模型正確預(yù)測為正例的樣本數(shù)量占所有實際為正例的樣本數(shù)量的比例，即 TP / (TP + FN)。

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)。

混淆矩陣可以幫助我們直觀地了解模型在不同類別上的分類表現(xiàn)，特別是對于不平衡數(shù)據(jù)集來說，準(zhǔn)確率可能會給出不準(zhǔn)確的評估結(jié)果。

通過觀察混淆矩陣，我們可以判斷模型在哪些類別上表現(xiàn)較好，哪些類別上表現(xiàn)較差，從而有針對性地進行模型調(diào)整和改進。

混淆矩陣是一種簡單而有效的工具，用于評估分類模型的性能。通過混淆矩陣，我們可以計算出多個分類性能指標(biāo)，從而更全面地了解模型的分類表現(xiàn)，并針對性地進行模型優(yōu)化。

【此文由“青象信息老向原創(chuàng)”轉(zhuǎn)載須備注來源】