混合矩陣（Confusion Matrix）是一種用于評(píng)估分類模型性能的矩陣。它可以幫助我們了解模型在不同類別上的分類準(zhǔn)確性，并且可以計(jì)算出各種評(píng)估指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率、精確率和F1值等。

混合矩陣的輸出通常是一個(gè)二維矩陣，其中行表示真實(shí)類別，列表示預(yù)測(cè)類別。矩陣的每個(gè)元素表示模型將樣本預(yù)測(cè)為某個(gè)類別的數(shù)量。例如，假設(shè)我們有一個(gè)二分類問(wèn)題，類別為正例和負(fù)例，混合矩陣的輸出可能如下所示：

```

預(yù)測(cè)為正例 預(yù)測(cè)為負(fù)例

真實(shí)正例 TP FN

真實(shí)負(fù)例 FP TN

```

其中，TP（True Positive）表示真實(shí)為正例且被正確預(yù)測(cè)為正例的樣本數(shù)量，F(xiàn)N（False Negative）表示真實(shí)為正例但被錯(cuò)誤預(yù)測(cè)為負(fù)例的樣本數(shù)量，F(xiàn)P（False Positive）表示真實(shí)為負(fù)例但被錯(cuò)誤預(yù)測(cè)為正例的樣本數(shù)量，TN（True Negative）表示真實(shí)為負(fù)例且被正確預(yù)測(cè)為負(fù)例的樣本數(shù)量。

通過(guò)混合矩陣，我們可以計(jì)算出各種評(píng)估指標(biāo)。例如，準(zhǔn)確率（Accuracy）可以通過(guò)以下公式計(jì)算：

```

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

```

召回率（Recall）可以通過(guò)以下公式計(jì)算：

```

召回率 = TP / (TP + FN)

```

精確率（Precision）可以通過(guò)以下公式計(jì)算：

```

精確率 = TP / (TP + FP)

```

F1值可以通過(guò)以下公式計(jì)算：

```

F1值 = 2 * (精確率 * 召回率) / (精確率 + 召回率)

```

通過(guò)混合矩陣和這些評(píng)估指標(biāo)，我們可以更全面地評(píng)估分類模型的性能，并根據(jù)需要進(jìn)行調(diào)整和改進(jìn)。

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