混合矩陣是一種用于評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。

混合矩陣的行表示實際類別，列表示預測類別。每個單元格中的數(shù)值表示實際類別與預測類別的匹配數(shù)量。

下面是一個示例的混合矩陣：

| 實際類別/預測類別 | 類別1 | 類別2 | 類別3 |

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

| 類別1 | 50 | 5 | 0 |

| 類別2 | 10 | 45 | 5 |

| 類別3 | 2 | 8 | 40 |

在這個示例中，實際類別有三個（類別1、類別2和類別3），預測類別也有三個。

混合矩陣的第一行表示實際類別為類別1的樣本，其中有50個被正確預測為類別1，5個被錯誤預測為類別2，沒有被錯誤預測為類別3。

類似地，第二行表示實際類別為類別2的樣本，其中有10個被錯誤預測為類別1，45個被正確預測為類別2，5個被錯誤預測為類別3。

第三行表示實際類別為類別3的樣本，其中有2個被錯誤預測為類別1，8個被錯誤預測為類別2，40個被正確預測為類別3。

混合矩陣可以幫助我們分析分類模型的性能。

通過觀察混合矩陣，我們可以計算出模型的準確率、召回率和F1分數(shù)等指標，從而評估模型在不同類別上的分類效果。

例如，在上述示例中，模型在類別1上的準確率為50/55=0.91，召回率為50/55=0.91，F(xiàn)1分數(shù)為2*(0.91*0.91)/(0.91+0.91)=0.91。

混合矩陣是一種用于評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，幫助我們分析模型的準確率、召回率和F1分數(shù)等指標。

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