混合矩陣（Confusion Matrix）是機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)學(xué)中常用的評(píng)估分類模型性能的工具。

它可以幫助我們了解模型在不同類別上的分類情況，進(jìn)而評(píng)估模型的準(zhǔn)確性、召回率、精確率等指標(biāo)。

混合矩陣是一個(gè)二維矩陣，其中行表示真實(shí)類別，列表示預(yù)測類別。矩陣的每個(gè)元素表示模型將樣本分為某個(gè)真實(shí)類別和某個(gè)預(yù)測類別的數(shù)量。下面是一個(gè)示例的混合矩陣：

```

預(yù)測類別1 預(yù)測類別2 預(yù)測類別3

真實(shí)類別1 100 5 10

真實(shí)類別2 8 80 2

真實(shí)類別3 15 3 90

```

在這個(gè)示例中，真實(shí)類別1的樣本有100個(gè)，模型將其預(yù)測為類別1的有100個(gè)，預(yù)測為類別2的有5個(gè)，預(yù)測為類別3的有10個(gè)。真實(shí)類別2的樣本有90個(gè)，模型將其預(yù)測為類別2的有80個(gè)，預(yù)測為類別1的有8個(gè)，預(yù)測為類別3的有2個(gè)。真實(shí)類別3的樣本有108個(gè)，模型將其預(yù)測為類別3的有90個(gè)，預(yù)測為類別1的有15個(gè)，預(yù)測為類別2的有3個(gè)。

通過混合矩陣，我們可以計(jì)算出一些評(píng)估指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率、精確率等。

準(zhǔn)確率（Accuracy）表示模型正確預(yù)測的樣本占總樣本數(shù)的比例，計(jì)算公式為：(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)。

召回率（Recall）表示模型正確預(yù)測為某個(gè)類別的樣本占該類別總樣本數(shù)的比例，計(jì)算公式為：TP/(TP+FN)。

精確率（Precision）表示模型正確預(yù)測為某個(gè)類別的樣本占所有預(yù)測為該類別的樣本數(shù)的比例，計(jì)算公式為：TP/(TP+FP)。

混合矩陣可以幫助我們直觀地了解模型在不同類別上的分類情況，從而更好地評(píng)估模型的性能。

在實(shí)際應(yīng)用中，我們可以根據(jù)混合矩陣的結(jié)果來調(diào)整模型的參數(shù)或者選擇合適的評(píng)估指標(biāo)，以提高模型的性能。

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