混合矩陣（Confusion Matrix）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，并計算出各種評估指標(biāo)。

混合矩陣的功能主要包括以下幾個方面：

1. 顯示分類結(jié)果：混合矩陣以矩陣的形式展示了模型在不同類別上的分類結(jié)果。矩陣的行表示真實類別，列表示預(yù)測類別，每個單元格中的數(shù)值表示屬于該真實類別的樣本被預(yù)測為該預(yù)測類別的數(shù)量。

2. 評估分類準(zhǔn)確性：通過混合矩陣，可以計算出分類模型的準(zhǔn)確率（Accuracy），即所有被正確分類的樣本占總樣本數(shù)的比例。準(zhǔn)確率是評估分類模型性能的重要指標(biāo)之一。

3. 評估分類錯誤：混合矩陣可以幫助我們分析分類模型的錯誤情況。通過觀察矩陣中非對角線上的數(shù)值，可以了解到模型在不同類別上的分類錯誤情況，從而有針對性地改進模型。

4. 計算精確率和召回率：混合矩陣可以計算出分類模型的精確率（Precision）和召回率（Recall）。精確率表示被正確預(yù)測為某一類別的樣本占所有被預(yù)測為該類別的樣本的比例，召回率表示被正確預(yù)測為某一類別的樣本占所有屬于該類別的樣本的比例。精確率和召回率是評估分類模型性能的重要指標(biāo)之一。

5. 繪制ROC曲線：通過混合矩陣，可以計算出分類模型的真正例率（True Positive Rate）和假正例率（False Positive Rate），從而繪制出ROC曲線。ROC曲線可以幫助我們評估分類模型在不同閾值下的性能，并選擇最佳的分類閾值。

混合矩陣是評估分類模型性能的重要工具，它可以幫助我們了解模型在不同類別上的分類結(jié)果，并計算出各種評估指標(biāo)，從而指導(dǎo)我們改進模型和選擇最佳的分類閾值。

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