混合矩阵如何计算评估指标？

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。它可以帮助我们了解模型在不同类别上的分类情况，进而评估模型的准确性、召回率、精确率等指标。

混合矩阵通常是一个二维矩阵，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真实类别为行对应的类别，而预测类别为列对应的类别的样本数量。

下面是一个示例的混合矩阵：

| 真实类别/预测类别 | 类别1 | 类别2 | 类别3 |

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

| 类别1 | 10 | 2 | 3 |

| 类别2 | 1 | 15 | 0 |

| 类别3 | 4 | 0 | 12 |

在这个示例中，真实类别有3个，分别是类别1、类别2和类别3。预测类别也有3个，同样是类别1、类别2和类别3。矩阵的每个元素表示真实类别为行对应的类别，而预测类别为列对应的类别的样本数量。

例如，矩阵中的第一行第一列的元素10表示真实类别为类别1的样本中，被正确预测为类别1的数量。同样地，第一行第二列的元素2表示真实类别为类别1的样本中，被错误预测为类别2的数量。

通过混合矩阵，我们可以计算出各种评估指标，例如准确率、召回率、精确率等。准确率表示模型正确预测的样本占总样本数的比例，召回率表示模型正确预测的正样本占所有正样本的比例，精确率表示模型正确预测的正样本占所有预测为正样本的比例。

混合矩阵是评估分类模型性能的重要工具，通过分析混合矩阵，我们可以了解模型在不同类别上的分类情况，从而对模型进行优化和改进。

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