混合矩阵法cm：常见的阵法形式有哪些？模型、指标

混合矩阵法（Confusion Matrix）是一种常用的评估分类模型性能的方法。

它通过将模型的预测结果与真实标签进行对比，将分类结果分为四个不同的类别：真正例（True Positive，TP）、假正例（False Positive，FP）、真反例（True Negative，TN）和假反例（False Negative，FN）。

混合矩阵的形式如下：

| | 预测为正例 | 预测为反例 |

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

| 真实为正例 | TP | FN |

| 真实为反例 | FP | TN |

其中，TP表示模型正确地将正例预测为正例的数量，FP表示模型错误地将反例预测为正例的数量，TN表示模型正确地将反例预测为反例的数量，FN表示模型错误地将正例预测为反例的数量。

混合矩阵可以用来计算一系列评估指标，包括准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1值（F1-Score）等。

准确率是指模型正确预测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预测为正例的样本数量占所有预测为正例的样本数量的比例，计算公式为：

精确率 = TP / (TP + FP)

召回率是指模型正确预测为正例的样本数量占所有真实为正例的样本数量的比例，计算公式为：

召回率 = TP / (TP + FN)

F1值是精确率和召回率的调和平均值，计算公式为：

F1值 = 2 * (精确率 * 召回率) / (精确率 + 召回率)

混合矩阵法可以帮助我们全面评估分类模型的性能，不仅考虑了模型的准确率，还考虑了模型的精确率和召回率。

通过分析混合矩阵，我们可以了解模型在不同类别上的表现，从而对模型进行优化和改进。

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