混合矩陣（Confusion Matrix）是機器學(xué)習(xí)中常用的評估分類模型性能的工具，它可以直觀地展示模型在不同類別上的分類結(jié)果。

混合矩陣通常以矩陣的形式呈現(xiàn)，其中行表示真實類別，列表示預(yù)測類別。矩陣的每個元素表示模型將樣本預(yù)測為某個類別的數(shù)量。

下面是一個示例的混合矩陣圖片：

```

預(yù)測類別

類別A 類別B 類別C

真實類別A 100 5 0

真實類別B 10 90 10

真實類別C 0 5 95

```

在這個示例中，模型共有3個類別（A、B、C），每個類別有100個樣本。

從矩陣中可以看出，模型將真實類別A的樣本預(yù)測為類別A的數(shù)量為100，預(yù)測為類別B的數(shù)量為5，預(yù)測為類別C的數(shù)量為0。

同樣地，模型將真實類別B的樣本預(yù)測為類別A的數(shù)量為10，預(yù)測為類別B的數(shù)量為90，預(yù)測為類別C的數(shù)量為10。

模型將真實類別C的樣本預(yù)測為類別A的數(shù)量為0，預(yù)測為類別B的數(shù)量為5，預(yù)測為類別C的數(shù)量為95。

通過混合矩陣，我們可以直觀地了解模型在不同類別上的分類表現(xiàn)。

例如，在上述示例中，模型在類別A上的分類準(zhǔn)確率為100%，在類別B上的分類準(zhǔn)確率為90%，在類別C上的分類準(zhǔn)確率為95%。

同時，我們還可以計算模型的整體分類準(zhǔn)確率、精確率、召回率等指標(biāo)，以評估模型的

性能。

混合矩陣是一種直觀、簡潔的展示分類模型性能的工具，可以幫助我們更好地理解模型的分類結(jié)果。

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