混合矩陣（Confusion Matrix）是一種用于評(píng)估分類模型性能的工具，它可以展示模型在不同類別上的分類結(jié)果，并計(jì)算出各種評(píng)估指標(biāo)。

混合矩陣通常是一個(gè)二維矩陣，行表示真實(shí)類別，列表示預(yù)測(cè)類別。

矩陣的每個(gè)元素表示真實(shí)類別為行對(duì)應(yīng)的類別，預(yù)測(cè)類別為列對(duì)應(yīng)的類別的樣本數(shù)量。例如，對(duì)于一個(gè)二分類問題，混合矩陣的形式如下：

預(yù)測(cè)類別

正例 負(fù)例

真實(shí)類別 正例 TP FN

負(fù)例 FP TN

其中，TP（True Positive）表示真正例的數(shù)量，即模型正確預(yù)測(cè)為正例的樣本數(shù)量；FN（False Negative）表示假反例的數(shù)量，即模型錯(cuò)誤預(yù)測(cè)為負(fù)例的樣本數(shù)量；FP（False Positive）表示假正例的數(shù)量，即模型錯(cuò)誤預(yù)測(cè)為正例的樣本數(shù)量；TN（True Negative）表示真反例的數(shù)量，即模型正確預(yù)測(cè)為負(fù)例的樣本數(shù)量。

混合矩陣可以用于計(jì)算多種評(píng)估指標(biāo)，如準(zhǔn)確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召回率（Recall）和F1值（F1-Score）等。這些指標(biāo)可以幫助我們?nèi)嬖u(píng)估模型的分類性能。

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 + TN + FP + FN)。

精確率是指模型預(yù)測(cè)為正例的樣本中，真正例的比例，計(jì)算公式為：精確率 = TP / (TP + FP)。

召回率是指真正例的樣本中，被模型預(yù)測(cè)為正例的比例，計(jì)算公式為：召回率 = TP / (TP + FN)。

F1值是精確率和召回率的調(diào)和平均值，計(jì)算公式為：F1值 = 2 * (精確率 * 召回率) / (精確率 + 召回率)。

通過混合矩陣和上述評(píng)估指標(biāo)，我們可以對(duì)分類模型的性能進(jìn)行全面的評(píng)估。

例如，如果模型的準(zhǔn)確率較高，但精確率和召回率較低，可能意味著模型在某個(gè)類別上的分類效果較差，需要進(jìn)一步優(yōu)化。

混合矩陣是一種非常有用的工具，可以幫助我們了解分類模型在不同類別上的分類結(jié)果，并計(jì)算出各種評(píng)估指標(biāo)，從而全面評(píng)估模型的性能。

【此文由“青象信息老向原創(chuàng)”轉(zhuǎn)載須備注來源】