混合矩陣，也稱為誤差矩陣或混淆矩陣，是用于評估分類模型性能的一種工具。它可以展示模型在不同類別上的分類結(jié)果，并計算出各種評估指標。

混合矩陣的形式如下：

| 真實類別/預測類別 | 預測為正例 | 預測為反例 |

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

| 真實為正例 | TP | FN |

| 真實為反例 | FP | TN |

其中，TP表示真正例（True Positive），即真實為正例且被正確預測為正例的樣本數(shù)量；FN表示假反例（False Negative），即真實為正例但被錯誤預測為反例的樣本數(shù)量；FP表示假正例（False Positive），即真實為反例但被錯誤預測為正例的樣本數(shù)量；TN表示真反例（True Negative），即真實為反例且被正確預測為反例的樣本數(shù)量。

混合矩陣可以用于計算多種評估指標，如準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召回率（Recall）和F1值等。準確率表示模型正確預測的樣本占總樣本數(shù)量的比例，計算公式為：

準確率 = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)

精確率表示模型預測為正例的樣本中真正為正例的比例，計算公式為：

精確率 = TP / (TP + FP)

召回率表示真實為正例的樣本中被模型預測為正例的比例，計算公式為：

召回率 = TP / (TP + FN)

F1值是精確率和召回率的調(diào)和平均值，計算公式為：

F1值 = 2 * 精確率 * 召回率 / (精確率 + 召回率)

通過混合矩陣和這些評估指標，我們可以對分類模型的性能進行全面的評估和比較，從而選擇最優(yōu)的模型或調(diào)整模型參數(shù)。

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