混淆矩阵怎么画？模型、样本、元素

混淆矩阵（Confusion Matrix）是用于评估分类模型性能的一种常用工具。它可以展示模型在不同类别上的分类结果，并计算出各种评估指标，如准确率、召回率、精确率等。

混淆矩阵是一个二维矩阵，行表示实际类别，列表示预测类别。矩阵的每个元素表示实际类别与预测类别的对应关系。通常，混淆矩阵的行和列都按照类别的顺序排列。

下面以一个二分类问题为例，介绍如何画混淆矩阵。

假设我们有一个二分类模型，分别为正类和负类。我们有一批测试样本，其中有10个正样本和10个负样本。模型对这些样本进行了预测，结果如下：

实际类别： 正类 负类

预测类别： 正类 负类

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正类 8 2

负类 3 7

根据上述结果，我们可以画出混淆矩阵如下：

预测类别

正类 负类

实际类别 正类 8 2

负类 3 7

在混淆矩阵中，每个元素表示模型对应的分类结果。例如，矩阵中的元素(1,1)表示模型将正样本预测为正类的数量，元素(1,2)表示模型将正样本预测为负类的数量，以此类推。

根据混淆矩阵，我们可以计算出各种评估指标。例如，准确率可以通过计算矩阵对角线上元素的和除以总样本数得到，即(8+7)/(10+10)=0.75。召回率可以通过计算矩阵第一行对角线上元素的和除以正样本数得到，即8/10=0.8。精确率可以通过计算矩阵第一列对角线上元素的和除以预测为正类的样本数得到，即8/(8+3)=0.73。

总结起来，画混淆矩阵的步骤如下：

1. 统计模型对测试样本的分类结果，得到分类结果矩阵。

2. 根据分类结果矩阵，按照实际类别和预测类别的顺序，画出混淆矩阵。

3. 根据混淆矩阵，计算出各种评估指标。

混淆矩阵是评估分类模型性能的重要工具，通过画混淆矩阵可以直观地了解模型在不同类别上的分类结果，并计算出各种评估指标，帮助我们评估模型的准确性和可靠性。

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