混合矩阵怎么计算评估指标？

混合矩阵（Confusion Matrix）是用于评估分类模型性能的一种常用工具。在二分类问题中，混合矩阵是一个2x2的矩阵，用于统计模型预测结果与真实标签的对应关系。其中，矩阵的行表示真实标签，列表示模型预测结果。

混合矩阵的四个元素分别表示：

- True Positive（真正例）：模型将正例预测为正例的数量。

- False Positive（假正例）：模型将负例预测为正例的数量。

- True Negative（真负例）：模型将负例预测为负例的数量。

- False Negative（假负例）：模型将正例预测为负例的数量。

根据混合矩阵的四个元素，可以计算出一系列评估指标，如准确率、召回率、精确率和F1值等，用于评估模型的性能。

以二分类问题为例，假设我们有一个二分类模型，用于预测某个疾病的患病情况。我们将模型的预测结果与真实标签进行对比，得到以下混合矩阵：

| | 预测为正例 | 预测为负例 |

|----------|------------|------------|

| 真实正例 | 90 | 10 |

| 真实负例 | 20 | 80 |

根据上述混合矩阵，可以计算出以下评估指标：

- 准确率（Accuracy）：模型预测正确的样本数占总样本数的比例，即 (TP + TN) / (TP + FP + TN + FN) = (90 + 80) / (90 + 10 + 20 + 80) = 0.85。

- 召回率（Recall）：模型正确预测为正例的样本数占真实正例样本数的比例，即 TP / (TP + FN) = 90 / (90 + 10) = 0.9。

- 精确率（Precision）：模型正确预测为正例的样本数占预测为正例的样本数的比例，即 TP / (TP + FP) = 90 / (90 + 20) = 0.818。

- F1值（F1-score）：综合考虑了召回率和精确率的指标，即 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall) = 2 * (0.818 * 0.9) / (0.818 + 0.9) = 0.857。

通过混合矩阵和相关评估指标，我们可以对分类模型的性能进行全面的评估和比较，从而选择最合适的模型。

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