混合矩阵数字，有哪些常见的形式？计算、评估

混合矩阵是一种用于评估分类模型性能的工具，它将模型的预测结果与真实标签进行比较，并将结果以矩阵的形式展示出来。混合矩阵的每个元素表示了模型在不同类别上的预测结果。

混合矩阵的数字包括真阳性（True Positive, TP）、假阳性（False Positive, FP）、真阴性（True Negative, TN）和假阴性（False Negative, FN）。

真阳性表示模型正确地将正例预测为正例的数量，假阳性表示模型错误地将负例预测为正例的数量，真阴性表示模型正确地将负例预测为负例的数量，假阴性表示模型错误地将正例预测为负例的数量。

混合矩阵的形式如下：

| | 预测为正例 | 预测为负例 |

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

| 真实正例 | TP | FN |

| 真实负例 | FP | TN |

其中，TP、FP、TN、FN分别表示真阳性、假阳性、真阴性和假阴性的数量。

混合矩阵的数字可以用来计算一系列评估指标，如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1值（F1-Score），这些指标可以帮助我们更全面地评估分类模型的性能。

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