混合矩阵是啥？指标、类别、模型

混合矩阵（Confusion Matrix）是一种用于评估分类模型性能的工具，它可以展示模型在不同类别上的分类结果，并计算出各种评估指标。

混合矩阵通常是一个二维矩阵，行表示真实的类别，列表示模型预测的类别。矩阵的每个元素表示模型将真实类别预测为某个类别的样本数量。

例如，矩阵的第一行第一列表示模型将真实类别为A的样本预测为A的数量，第一行第二列表示模型将真实类别为A的样本预测为B的数量，以此类推。

混合矩阵可以用于计算多种评估指标，其中一些常见的指标包括：

1. 准确率（Accuracy）：表示模型正确预测的样本占总样本数的比例，计算公式为：准确率 = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)，其中TP表示真正例（True Positive），TN表示真负例（True Negative），FP表示假正例（False Positive），FN表示假负例（False Negative）。

2. 精确率（Precision）：表示模型预测为正例的样本中真正例的比例，计算公式为：精确率 = TP / (TP + FP)。

3. 召回率（Recall）：表示模型正确预测为正例的样本占真实正例的比例，计算公式为：召回率 = TP / (TP + FN)。

4. F1值（F1-score）：综合考虑了精确率和召回率，计算公式为：F1值 = 2 * (精确率 * 召回率) / (精确率 + 召回率)。

通过混合矩阵和上述评估指标，可以对分类模型的性能进行全面的评估。

混合矩阵可以帮助我们了解模型在不同类别上的分类情况，从而判断模型的优劣，并根据评估结果进行模型的调整和改进。

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