混合矩陣單輸出是什么？
混合矩陣（Confusion Matrix）是一種用于評(píng)估分類模型性能的工具，特別適用于多類別分類問題。它將模型的預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽進(jìn)行比較，以便了解模型在不同類別上的表現(xiàn)。
混合矩陣的形式如下：
```
預(yù)測(cè)類別1 預(yù)測(cè)類別2 ... 預(yù)測(cè)類別n
真實(shí)類別1 TP FN ...
真實(shí)類別2 FP TN ...
...
真實(shí)類別n ... ... ...
```
其中，TP（True Positive）表示模型正確預(yù)測(cè)為正類的樣本數(shù)，F(xiàn)N（False Negative）表示模型錯(cuò)誤預(yù)測(cè)為負(fù)類的樣本數(shù)，F(xiàn)P（False Positive）表示模型錯(cuò)誤預(yù)測(cè)為正類的樣本數(shù)，TN（True Negative）表示模型正確預(yù)測(cè)為負(fù)類的樣本數(shù)。
混合矩陣可以幫助我們計(jì)算出一系列評(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)媪私饽Ｐ驮诓煌悇e上的性能表現(xiàn)。
例如，對(duì)于一個(gè)三類別分類問題，混合矩陣可能如下所示：
```
預(yù)測(cè)類別1 預(yù)測(cè)類別2 預(yù)測(cè)類別3
真實(shí)類別1 100 10 5
真實(shí)類別2 15 90 8
真實(shí)類別3 3 7 85
```
從混合矩陣中可以得到以下信息：
- 類別1的準(zhǔn)確率為100/125=0.8，精確率為100/118=0.847，召回率為100/118=0.847，F(xiàn)1值為2*(0.847*0.847)/(0.847+0.847)=0.847。
- 類別2的準(zhǔn)確率為90/115=0.783，精確率為90/107=0.841，召回率為90/103=0.873，F(xiàn)1值為2*(0.841*0.873)/(0.841+0.873)=0.857。
- 類別3的準(zhǔn)確率為85/95=0.895，精確率為85/102=0.833，召回率為85/92=0.924，F(xiàn)1值為2*(0.833*0.924)/(0.833+0.924)=0.876。
通過混合矩陣和相關(guān)指標(biāo)的計(jì)算，我們可以全面評(píng)估模型在不同類別上的性能，并根據(jù)需要進(jìn)行調(diào)整和改進(jìn)。
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