混合矩陣（Confusion Matrix）是一種用于評估分類模型性能的工具，它可以展示模型在不同類別上的預(yù)測結(jié)果與實(shí)際結(jié)果之間的差異?；旌暇仃囃ǔＳ糜诙诸悊栴}，但也可以擴(kuò)展到多分類問題。

混合矩陣的基本結(jié)構(gòu)是一個二維矩陣，其中行表示實(shí)際類別，列表示預(yù)測類別。矩陣的每個元素表示模型將樣本預(yù)測為某個類別的數(shù)量。例如，對于一個二分類問題，混合矩陣的結(jié)構(gòu)如下：

預(yù)測為正例 預(yù)測為反例

實(shí)際為正例 TP（真正例） FN（假反例）

實(shí)際為反例 FP（假正例） TN（真反例）

其中，TP表示真正例，即模型正確地將正例預(yù)測為正例的數(shù)量；FN表示假反例，即模型錯誤地將正例預(yù)測為反例的數(shù)量；FP表示假正例，即模型錯誤地將反例預(yù)測為正例的數(shù)量；TN表示真反例，即模型正確地將反例預(yù)測為反例的數(shù)量。

通過混合矩陣，我們可以計算出一些評估指標(biāo)來衡量模型的性能，例如準(zhǔn)確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召回率（Recall）和F1值（F1-Score）等。

準(zhǔn)確率是模型正確預(yù)測的樣本數(shù)量占總樣本數(shù)量的比例，計算公式為：準(zhǔn)確率 = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)。

精確率是模型正確預(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，計算公式為：精確率 = TP / (TP + FP)。

召回率是模型正確預(yù)測為正例的樣本數(shù)量占所有實(shí)際為正例的樣本數(shù)量的比例，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(biāo)，我們可以更全面地評估分類模型的性能，并根據(jù)需要進(jìn)行調(diào)整和改進(jìn)。

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