分類混合矩陣（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分類結(jié)果。

混合矩陣的行表示真實(shí)類別，列表示預(yù)測(cè)類別，每個(gè)單元格中的數(shù)值表示模型將樣本分為該行對(duì)應(yīng)的真實(shí)類別和該列對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)類別的樣本數(shù)量。

混合矩陣可以幫助我們直觀地了解模型在不同類別上的分類準(zhǔn)確度，進(jìn)而評(píng)估模型的性能。下面是一個(gè)示例的分類混合矩陣：

```

預(yù)測(cè)類別1 預(yù)測(cè)類別2 預(yù)測(cè)類別3

真實(shí)類別1 100 5 0

真實(shí)類別2 10 85 5

真實(shí)類別3 2 3 90

```

在這個(gè)示例中，模型共有3個(gè)類別，分別為真實(shí)類別1、真實(shí)類別2和真實(shí)類別3。預(yù)測(cè)類別1、預(yù)測(cè)類別2和預(yù)測(cè)類別3是模型對(duì)樣本進(jìn)行分類的結(jié)果。

從混合矩陣中可以得到以下信息：

1. 對(duì)角線上的數(shù)值表示模型將樣本正確分類的數(shù)量。

例如，真實(shí)類別1中有100個(gè)樣本被正確分類為真實(shí)類別1，真實(shí)類別2中有85個(gè)樣本被正確分類為真實(shí)類別2。

2. 非對(duì)角線上的數(shù)值表示模型將樣本錯(cuò)誤分類的數(shù)量。

例如，真實(shí)類別1中有5個(gè)樣本被錯(cuò)誤分類為真實(shí)類別2，真實(shí)類別2中有10個(gè)樣本被錯(cuò)誤分類為真實(shí)類別1。

通過(guò)混合矩陣，我們可以計(jì)算出模型在每個(gè)類別上的準(zhǔn)確率、召回率和F1值等指標(biāo)，進(jìn)一步評(píng)估模型的性能。

例如，準(zhǔn)確率可以通過(guò)計(jì)算對(duì)角線上的數(shù)值之和除以總樣本數(shù)量得到。

分類混合矩陣是一種直觀、可視化的工具，可以幫助我們?cè)u(píng)估分類模型的性能，了解模型在不同類別上的分類準(zhǔn)確度，從而指導(dǎo)模型的改進(jìn)和優(yōu)化。

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