混合矩陣（Confusion Matrix）是機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的評(píng)估分類(lèi)模型性能的工具。它可以幫助我們了解模型在不同類(lèi)別上的分類(lèi)情況，從而評(píng)估模型的準(zhǔn)確性、召回率、精確率等指標(biāo)。

混合矩陣通常是一個(gè)二維矩陣，其中行表示真實(shí)類(lèi)別，列表示預(yù)測(cè)類(lèi)別。矩陣的每個(gè)元素表示模型將樣本預(yù)測(cè)為某個(gè)類(lèi)別的數(shù)量。下面是一個(gè)示例的混合矩陣：

```

預(yù)測(cè)類(lèi)別

類(lèi)別A 類(lèi)別B 類(lèi)別C

真實(shí)類(lèi)別A 10 2 3

真實(shí)類(lèi)別B 1 8 2

真實(shí)類(lèi)別C 4 1 9

```

在這個(gè)示例中，真實(shí)類(lèi)別A的樣本有10個(gè)，模型將其中2個(gè)預(yù)測(cè)為類(lèi)別B，3個(gè)預(yù)測(cè)為類(lèi)別C。真實(shí)類(lèi)別B的樣本有8個(gè)，模型將其中1個(gè)預(yù)測(cè)為類(lèi)別A，2個(gè)預(yù)測(cè)為類(lèi)別C。真實(shí)類(lèi)別C的樣本有9個(gè)，模型將其中4個(gè)預(yù)測(cè)為類(lèi)別A，1個(gè)預(yù)測(cè)為類(lèi)別B。

通過(guò)混合矩陣，我們可以計(jì)算出模型的準(zhǔn)確性、召回率、精確率等指標(biāo)。

準(zhǔn)確性（Accuracy）表示模型正確預(yù)測(cè)的樣本占總樣本數(shù)的比例，計(jì)算公式為：(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)，其中TP表示真正例（True Positive），TN表示真負(fù)例（True Negative），F(xiàn)P表示假正例（False Positive），F(xiàn)N表示假負(fù)例（False Negative）。

召回率（Recall）表示模型正確預(yù)測(cè)為正例的樣本占真實(shí)正例的比例，計(jì)算公式為：TP/(TP+FN)。

精確率（Precision）表示模型正確預(yù)測(cè)為正例的樣本占預(yù)測(cè)為正例的樣本的比例，計(jì)算公式為：TP/(TP+FP)。

在上述示例中，準(zhǔn)確性為(10+8+9)/(10+2+3+1+8+2+4+1+9)=0.8，召回率為10/(10+2+3)=0.71，精確率為10/(10+1+4)=0.67。

混合矩陣可以幫助我們直觀(guān)地了解模型在不同類(lèi)別上的分類(lèi)情況，從而評(píng)估模型的性能。

通過(guò)計(jì)算準(zhǔn)確性、召回率、精確率等指標(biāo)，我們可以更全面地評(píng)估模型的優(yōu)劣，并根據(jù)需要進(jìn)行調(diào)整和改進(jìn)。

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