混合矩陣圖像是一種用于可視化分類模型性能的圖表。

它將模型的預(yù)測結(jié)果與真實標(biāo)簽進(jìn)行比較，并以矩陣的形式展示分類結(jié)果的準(zhǔn)確性。

混合矩陣圖像通常用于二分類問題，其中模型的預(yù)測結(jié)果可以是“正類”或“負(fù)類”，真實標(biāo)簽也可以是“正類”或“負(fù)類”。

矩陣的行表示模型的預(yù)測結(jié)果，列表示真實標(biāo)簽。矩陣的每個元素表示模型將樣本預(yù)測為某個類別的次數(shù)。

例如，假設(shè)我們有一個二分類模型，用于預(yù)測某個疾病的患病情況。

模型的預(yù)測結(jié)果可以是“患病”或“健康”，真實標(biāo)簽也可以是“患病”或“健康”。

混合矩陣圖像將展示模型將樣本預(yù)測為“患病”的次數(shù)、將樣本預(yù)測為“健康”的次數(shù)、將真實患病樣本預(yù)測為“患病”的次數(shù)以及將真實健康樣本預(yù)測為“健康”的次數(shù)。

混合矩陣圖像可以幫助我們直觀地了解模型的分類性能。通過觀察矩陣的對角線元素，我們可以得到模型的準(zhǔn)確率，即模型正確預(yù)測的樣本占總樣本數(shù)的比例。

通過觀察矩陣的非對角線元素，我們可以得到模型的誤分類情況，即模型將樣本錯誤地預(yù)測為其他類別的次數(shù)。

除了矩陣本身，混合矩陣圖像還可以使用不同的顏色來表示不同的分類結(jié)果。

例如，可以使用綠色表示模型將樣本預(yù)測為正確類別，紅色表示模型將樣本預(yù)測為錯誤類別。這樣，我們可以更直觀地觀察模型的分類性能。

混合矩陣圖像是一種用于可視化分類模型性能的圖表，通過展示模型的預(yù)測結(jié)果與真實標(biāo)簽的比較，幫助我們直觀地了解模型的準(zhǔn)確率和誤分類情況。

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