混合矩阵如何预测样品？

混合矩阵是一种用于描述多分类问题的评估指标，它可以用来评估分类模型的性能。混合矩阵的每一行代表了模型预测的类别，每一列代表了实际的类别。

在混合矩阵中，对角线上的元素表示模型预测正确的样本数，而非对角线上的元素表示模型预测错误的样本数。

下面是一个18路混合矩阵的例子：

```

类别1 类别2 类别3 ... 类别18

类别1 100 5 0 ... 0

类别2 2 90 10 ... 0

类别3 0 8 85 ... 0

... ... ... ... ... ...

类别18 0 0 0 ... 100

```

在这个例子中，模型预测了100个属于类别1的样本，并且全部预测正确；模型预测了90个属于类别2的样本，其中有2个预测错误；模型预测了85个属于类别3的样本，其中有8个预测错误；以此类推。

通过观察混合矩阵，我们可以计算出模型的准确率、召回率、F1值等指标，从而评估模型的性能。

例如，准确率可以通过计算对角线上元素的和除以总样本数得到，召回率可以通过计算每一行对角线上元素的和除以该行样本数得到，F1值可以通过计算准确率和召回率的调和平均值得到。

混合矩阵是评估分类模型性能的重要工具，它可以帮助我们了解模型在不同类别上的表现，并且可以帮助我们发现模型的弱点和改进的方向。

【此文由“青象信息老向原创”转载请备注来源和出处】