博士混合矩陣是一種用于評(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表現(xiàn)情況。該矩陣由四個(gè)不同的指標(biāo)組成：真陽(yáng)性（True Positive, TP）、假陽(yáng)性（False Positive, FP）、真陰性（True Negative, TN）和假陰性（False Negative, FN）。

真陽(yáng)性（TP）指的是模型正確地將正例（Positive）分類為正例的數(shù)量。假陽(yáng)性（FP）指的是模型錯(cuò)誤地將負(fù)例（Negative）分類為正例的數(shù)量。真陰性（TN）指的是模型正確地將負(fù)例分類為負(fù)例的數(shù)量。假陰性（FN）指的是模型錯(cuò)誤地將正例分類為負(fù)例的數(shù)量。

博士混合矩陣的形式如下：

| | 預(yù)測(cè)為正例 | 預(yù)測(cè)為負(fù)例 |

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

| 實(shí)際為正例 | TP | FN |

| 實(shí)際為負(fù)例 | FP | TN |

通過(guò)博士混合矩陣，我們可以計(jì)算出一系列評(píng)估指標(biāo)，包括準(zhǔn)確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召回率（Recall）和 F1 分?jǐn)?shù)（F1-Score）。

準(zhǔn)確率是指模型正確分類的樣本數(shù)量占總樣本數(shù)量的比例，計(jì)算公式為：

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

精確率是指模型正確地將正例分類為正例的比例，計(jì)算公式為：

精確率 = TP / (TP + FP)

召回率是指模型正確地將正例分類為正例的比例，計(jì)算公式為：

召回率 = TP / (TP + FN)

F1 分?jǐn)?shù)是精確率和召回率的調(diào)和平均值，計(jì)算公式為：

F1 分?jǐn)?shù) = 2 * (精確率 * 召回率) / (精確率 + 召回率)

通過(guò)計(jì)算這些指標(biāo)，我們可以更全面地評(píng)估模型的性能，從而選擇最合適的分類模型。

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