混合矩陣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)果與實際結(jié)果之間的關(guān)系。

混合矩陣通常是一個二維矩陣，其中行表示實際類別，列表示預(yù)測類別。每個單元格中的數(shù)值表示模型將實例預(yù)測為某個類別的次數(shù)。

混合矩陣可以幫助我們了解模型在不同類別上的表現(xiàn)，包括準確率、召回率、精確率等指標。下面是一個示例的混合矩陣：

| 實際/預(yù)測 | 類別1 | 類別2 | 類別3 |

|----------|------|------|------|

| 類別1 | 100 | 10 | 5 |

| 類別2 | 20 | 90 | 15 |

| 類別3 | 5 | 15 | 80 |

在這個示例中，模型將100個實例預(yù)測為類別1，并且這些實例的真實類別也是類別1，因此這是一個正確的預(yù)測。

模型將10個實例預(yù)測為類別1，但實際上它們的真實類別是類別2，因此這是一個錯誤的預(yù)測。

以此類推，我們可以計算出模型在每個類別上的準確率、召回率和精確率。

準確率是指模型正確預(yù)測的實例數(shù)占總實例數(shù)的比例，可以通過計算所有正確預(yù)測的實例數(shù)除以總實例數(shù)得到。在這個示例中，準確率為(100+90+80)/(100+10+5+20+90+15+5+15+80)=0.85。

召回率是指模型正確預(yù)測為某個類別的實例數(shù)占該類別總實例數(shù)的比例，可以通過計算每個類別的正確預(yù)測實例數(shù)除以該類別總實例數(shù)得到。

在這個示例中，類別1的召回率為100/(100+10+5)=0.87，類別2的召回率為90/(20+90+15)=0.75，類別3的召回率為80/(5+15+80)=0.8。

精確率是指模型正確預(yù)測為某個類別的實例數(shù)占模型預(yù)測為該類別的實例數(shù)的比例，可以通過計算每個類別的正確預(yù)測實例數(shù)除以模型預(yù)測為該類別的實例數(shù)得到。

在這個示例中，類別1的精確率為100/(100+20+5)=0.8，類別2的精確率為90/(10+90+15)=0.81，類別3的精確率為80/(5+15+80)=0.8。

通過混合矩陣和這些指標，我們可以更全面地評估分類模型的性能，并根據(jù)需要進行調(diào)整和改進。

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