混合矩陣，也稱為混淆矩陣（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，用于展示分類模型在不同類別上的預測結(jié)果與真實結(jié)果之間的對應(yīng)關(guān)系。

混淆矩陣的尺寸取決于分類問題中的類別數(shù)量。假設(shè)有n個類別，那么混淆矩陣的尺寸就是n×n。

混淆矩陣的行表示模型的預測結(jié)果，列表示真實結(jié)果。矩陣中的每個元素表示模型將一個樣本預測為某個類別的次數(shù)。

對角線上的元素表示模型正確預測的樣本數(shù)量，非對角線上的元素表示模型錯誤預測的樣本數(shù)量。

以二分類問題為例，混淆矩陣的尺寸為2×2。假設(shè)正類為A，負類為B，那么混淆矩陣的四個元素分別表示：

- 真正類（True Positive，TP）：模型將正類A預測為正類A的樣本數(shù)量。

- 假負類（False Negative，F(xiàn)N）：模型將正類A預測為負類B的樣本數(shù)量。

- 假正類（False Positive，F(xiàn)P）：模型將負類B預測為正類A的樣本數(shù)量。

- 真負類（True Negative，TN）：模型將負類B預測為負類B的樣本數(shù)量。

混淆矩陣可以幫助我們計算出一系列評估指標，如準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召回率（Recall）和F1值等，從而更全面地評估分類模型的性能。

混淆矩陣的尺寸取決于分類問題中的類別數(shù)量，它是評估分類模型性能的重要工具之一。

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