混合矩陣（Confusion Matrix）是機器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計學(xué)中常用的評估分類模型性能的工具。它是一個二維矩陣，用于展示分類模型在不同類別上的預(yù)測結(jié)果與實際結(jié)果之間的差異。

混合矩陣的行表示實際的類別，列表示模型預(yù)測的類別。每個單元格中的數(shù)值表示模型將實例分為某個類別的次數(shù)。

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

混合矩陣的含義可以通過以下幾個指標(biāo)來解釋：

1. 真正例（True Positive, TP）：模型正確預(yù)測為正例的樣本數(shù)。即實際為正例且被模型預(yù)測為正例的樣本數(shù)。

2. 假正例（False Positive, FP）：模型錯誤預(yù)測為正例的樣本數(shù)。即實際為負例但被模型預(yù)測為正例的樣本數(shù)。

3. 真負例（True Negative, TN）：模型正確預(yù)測為負例的樣本數(shù)。即實際為負例且被模型預(yù)測為負例的樣本數(shù)。

4. 假負例（False Negative, FN）：模型錯誤預(yù)測為負例的樣本數(shù)。即實際為正例但被模型預(yù)測為負例的樣本數(shù)。

通過這些指標(biāo)，可以計算出一系列評估分類模型性能的指標(biāo)，如準(zhǔn)確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召回率（Recall）和 F1 值等。

準(zhǔn)確率是模型正確分類的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，可以用以下公式表示：

準(zhǔn)確率 = (TP + TN) / (TP + FP + TN + FN)

精確率是模型正確預(yù)測為正例的樣本數(shù)占所有預(yù)測為正例的樣本數(shù)的比例，可以用以下公式表示：

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)占所有實際為正例的樣本數(shù)的比例，可以用以下公式表示：

召回率 = TP / (TP + FN)

F1 值是精確率和召回率的調(diào)和平均值，可以用以下公式表示：

F1 值 = 2 * (精確率 * 召回率) / (精確率 + 召回率)

通過混合矩陣和這些指標(biāo)，可以全面評估分類模型在不同類別上的性能，幫助選擇最合適的模型或調(diào)整模型參數(shù)，以提高分類準(zhǔn)確性。

【此文由“青象信息老向原創(chuàng)”轉(zhuǎn)載須備注來源】