博士混合矩阵有哪些指标？

博士混合矩阵是一种用于评估分类模型性能的工具，它可以帮助我们了解模型在不同类别上的表现情况。该矩阵由四个不同的指标组成：真阳性（True Positive, TP）、假阳性（False Positive, FP）、真阴性（True Negative, TN）和假阴性（False Negative, FN）。

真阳性（TP）指的是模型正确地将正例（Positive）分类为正例的数量。假阳性（FP）指的是模型错误地将负例（Negative）分类为正例的数量。真阴性（TN）指的是模型正确地将负例分类为负例的数量。假阴性（FN）指的是模型错误地将正例分类为负例的数量。

博士混合矩阵的形式如下：

| | 预测为正例 | 预测为负例 |

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

| 实际为正例 | TP | FN |

| 实际为负例 | FP | TN |

通过博士混合矩阵，我们可以计算出一系列评估指标，包括准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和 F1 分数（F1-Score）。

准确率是指模型正确分类的样本数量占总样本数量的比例，计算公式为：

准确率 = (TP + TN) / (TP + FP + TN + FN)

精确率是指模型正确地将正例分类为正例的比例，计算公式为：

精确率 = TP / (TP + FP)

召回率是指模型正确地将正例分类为正例的比例，计算公式为：

召回率 = TP / (TP + FN)

F1 分数是精确率和召回率的调和平均值，计算公式为：

F1 分数 = 2 * (精确率 * 召回率) / (精确率 + 召回率)

通过计算这些指标，我们可以更全面地评估模型的性能，从而选择最合适的分类模型。

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