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)果與實際標(biāo)簽進行比較，并將結(jié)果分為四個不同的類別：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）。

矩陣是一個二維數(shù)組，其中行表示實際標(biāo)簽，列表示預(yù)測結(jié)果。混合矩陣的行和列分別對應(yīng)于模型的預(yù)測結(jié)果和實際標(biāo)簽的類別。例如，對于一個二分類問題，混合矩陣的行和列可以分別表示正例和反例。

混合矩陣的四個類別可以用以下方式定義：

- 真正例（True Positive，TP）：模型將一個樣本正確地預(yù)測為正例。

- 假正例（False Positive，F(xiàn)P）：模型將一個樣本錯誤地預(yù)測為正例。

- 真反例（True Negative，TN）：模型將一個樣本正確地預(yù)測為反例。

- 假反例（False Negative，F(xiàn)N）：模型將一個樣本錯誤地預(yù)測為反例。

混合矩陣可以用于計算多個評估指標(biāo)，如準(zhǔn)確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召回率（Recall）和 F1 分?jǐn)?shù)（F1 Score）。這些指標(biāo)可以幫助我們了解模型在不同類別上的性能表現(xiàn)。

準(zhǔn)確率是模型正確預(yù)測的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，可以通過以下公式計算：

準(zhǔn)確率 = (TP + TN) / (TP + FP + TN + FN)

精確率是模型正確預(yù)測為正例的樣本數(shù)占所有預(yù)測為正例的樣本數(shù)的比例，可以通過以下公式計算：

精確率 = TP / (TP + FP)

召回率是模型正確預(yù)測為正例的樣本數(shù)占所有實際為正例的樣本數(shù)的比例，可以通過以下公式計算：

召回率 = TP / (TP + FN)

F1 分?jǐn)?shù)是精確率和召回率的調(diào)和平均值，可以通過以下公式計算：

F1 分?jǐn)?shù) = 2 * (精確率 * 召回率) / (精確率 + 召回率)

混合矩陣和這些評估指標(biāo)可以幫助我們了解模型在不同類別上的性能表現(xiàn)，從而進行模型的選擇和優(yōu)化。

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