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)果與真實(shí)標(biāo)簽進(jìn)行比較，并將結(jié)果以矩陣的形式展示出來。混合矩陣的每個元素表示了模型在不同類別上的預(yù)測結(jié)果。

混合矩陣的數(shù)字包括真陽性（True Positive, TP）、假陽性（False Positive, FP）、真陰性（True Negative, TN）和假陰性（False Negative, FN）。

真陽性表示模型正確地將正例預(yù)測為正例的數(shù)量，假陽性表示模型錯誤地將負(fù)例預(yù)測為正例的數(shù)量，真陰性表示模型正確地將負(fù)例預(yù)測為負(fù)例的數(shù)量，假陰性表示模型錯誤地將正例預(yù)測為負(fù)例的數(shù)量。

混合矩陣的形式如下：

| | 預(yù)測為正例 | 預(yù)測為負(fù)例 |

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

| 真實(shí)正例 | TP | FN |

| 真實(shí)負(fù)例 | FP | TN |

其中，TP、FP、TN、FN分別表示真陽性、假陽性、真陰性和假陰性的數(shù)量。

混合矩陣的數(shù)字可以用來計(jì)算一系列評估指標(biāo)，如準(zhǔn)確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召回率（Recall）和F1值（F1-Score），這些指標(biāo)可以幫助我們更全面地評估分類模型的性能。

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