訊維混合矩陣是一種用于評估分類模型性能的工具，它將模型的預(yù)測結(jié)果與實(shí)際標(biāo)簽進(jìn)行比較，并將結(jié)果分為四個不同的類別：真正例（True Positive，TP）、假正例（False Positive，F(xiàn)P）、真反例（True Negative，TN）和假反例（False Negative，F(xiàn)N）。

真正例（TP）指的是模型將正例正確地預(yù)測為正例的數(shù)量，假正例（FP）指的是模型將反例錯誤地預(yù)測為正例的數(shù)量，真反例（TN）指的是模型將反例正確地預(yù)測為反例的數(shù)量，假反例（FN）指的是模型將正例錯誤地預(yù)測為反例的數(shù)量。

通過將這些數(shù)量填入一個2x2的矩陣中，我們可以得到訊維混合矩陣。

矩陣的第一行表示實(shí)際標(biāo)簽為正例的樣本數(shù)量，第二行表示實(shí)際標(biāo)簽為反例的樣本數(shù)量，第一列表示模型預(yù)測為正例的樣本數(shù)量，第二列表示模型預(yù)測為反例的樣本數(shù)量。

訊維混合矩陣的應(yīng)用非常廣泛，特別是在機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域。

它可以幫助我們評估分類模型的性能，了解模型的準(zhǔn)確性、召回率、精確率和F1分?jǐn)?shù)等指標(biāo)。

通過分析混合矩陣，我們可以判斷模型在不同類別上的表現(xiàn)，并根據(jù)需要進(jìn)行調(diào)整和改進(jìn)。

訊維混合矩陣是一種用于評估分類模型性能的工具，通過將模型的預(yù)測結(jié)果與實(shí)際標(biāo)簽進(jìn)行比較，可以得到模型的準(zhǔn)確性、召回率、精確率和F1分?jǐn)?shù)等指標(biāo)，幫助我們了解模型的表現(xiàn)并進(jìn)行改進(jìn)。

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