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預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際結(jié)果之間的差異。

混合矩陣由四個(gè)不同的分類結(jié)果組成：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（True Positive，TP）指的是模型正確地將正例預(yù)測(cè)為正例的數(shù)量。例如，在一個(gè)二分類問(wèn)題中，如果模型將某個(gè)病人預(yù)測(cè)為患有某種疾病，而實(shí)際上該病人確實(shí)患有該疾病，那么這個(gè)預(yù)測(cè)結(jié)果就是一個(gè)真正例。

假正例（False Positive，F(xiàn)P）指的是模型錯(cuò)誤地將反例預(yù)測(cè)為正例的數(shù)量。繼續(xù)上面的例子，如果模型將某個(gè)健康的病人預(yù)測(cè)為患有某種疾病，而實(shí)際上該病人并沒(méi)有患有該疾病，那么這個(gè)預(yù)測(cè)結(jié)果就是一個(gè)假正例。

真反例（True Negative，TN）指的是模型正確地將反例預(yù)測(cè)為反例的數(shù)量。在上面的例子中，如果模型將某個(gè)健康的病人預(yù)測(cè)為健康，而實(shí)際上該病人確實(shí)是健康的，那么這個(gè)預(yù)測(cè)結(jié)果就是一個(gè)真反例。

假反例（False Negative，F(xiàn)N）指的是模型錯(cuò)誤地將正例預(yù)測(cè)為反例的數(shù)量。繼續(xù)上面的例子，如果模型將某個(gè)患有某種疾病的病人預(yù)測(cè)為健康，而實(shí)際上該病人確實(shí)患有該疾病，那么這個(gè)預(yù)測(cè)結(jié)果就是一個(gè)假反例。

混合矩陣可以用來(lái)計(jì)算一系列評(píng)分指標(biāo)，以評(píng)估分類模型的性能。常見(jiàn)的評(píng)分指標(biāo)包括準(zhǔn)確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召回率（Recall）和F1值（F1-Score）等。

準(zhǔn)確率（Accuracy）指的是模型正確預(yù)測(cè)的樣本數(shù)量占總樣本數(shù)量的比例，即 (TP + TN) / (TP + FP + TN + FN)。準(zhǔn)確率越高，模型的性能越好。

精確率（Precision）指的是模型在所有預(yù)測(cè)為正例的樣本中，真正例的比例，即 TP / (TP + FP)。精確率衡量了模型在預(yù)測(cè)為正例的樣本中的準(zhǔn)確性。

召回率（Recall）指的是模型在所有實(shí)際為正例的樣本中，預(yù)測(cè)為正例的比例，即 TP / (TP + FN)。召回率衡量了模型對(duì)正例樣本的查全率。

F1值（F1-Score）是精確率和召回率的調(diào)和平均值，即 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall)。F1值綜合考慮了模型的準(zhǔn)確性和查全率。

通過(guò)混合矩陣和評(píng)分指標(biāo)，我們可以全面評(píng)估分類模型的性能，從而選擇最合適的模型或調(diào)整模型的參數(shù)，以提高模型的預(yù)測(cè)能力。

【此文由“青象信息老向原創(chuàng)”轉(zhuǎn)載須備注來(lái)源】