混合矩阵图片：如何简洁地展示分类模型的性能？

混合矩阵（Confusion Matrix）是机器学习中常用的评估分类模型性能的工具，它可以直观地展示模型在不同类别上的分类结果。

混合矩阵通常以矩阵的形式呈现，其中行表示真实类别，列表示预测类别。矩阵的每个元素表示模型将样本预测为某个类别的数量。

下面是一个示例的混合矩阵图片：

```

预测类别

类别A 类别B 类别C

真实类别A 100 5 0

真实类别B 10 90 10

真实类别C 0 5 95

```

在这个示例中，模型共有3个类别（A、B、C），每个类别有100个样本。

从矩阵中可以看出，模型将真实类别A的样本预测为类别A的数量为100，预测为类别B的数量为5，预测为类别C的数量为0。

同样地，模型将真实类别B的样本预测为类别A的数量为10，预测为类别B的数量为90，预测为类别C的数量为10。

模型将真实类别C的样本预测为类别A的数量为0，预测为类别B的数量为5，预测为类别C的数量为95。

通过混合矩阵，我们可以直观地了解模型在不同类别上的分类表现。

例如，在上述示例中，模型在类别A上的分类准确率为100%，在类别B上的分类准确率为90%，在类别C上的分类准确率为95%。

同时，我们还可以计算模型的整体分类准确率、精确率、召回率等指标，以评估模型的

性能。

混合矩阵是一种直观、简洁的展示分类模型性能的工具，可以帮助我们更好地理解模型的分类结果。

【此文由“青象信息老向”原创，转载需备注来源和出处】