多分类混淆矩阵的标签有什么作用？

多分类混淆矩阵是一种用于评估多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。

多分类混淆矩阵的每一行代表真实标签，每一列代表模型的预测结果。矩阵的每个元素表示模型将真实标签预测为对应类别的次数。

多分类混淆矩阵的主要元素包括真正例（True Positive, TP）、假正例（False Positive, FP）、真反例（True Negative, TN）和假反例（False Negative, FN）。

其中，真正例表示模型将正例正确地预测为正例的次数，假正例表示模型将反例错误地预测为正例的次数，真反例表示模型将反例正确地预测为反例的次数，假反例表示模型将正例错误地预测为反例的次数。

通过多分类混淆矩阵，我们可以计算出一系列评估指标，包括准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1值。

准确率表示模型正确预测的样本占总样本数的比例，精确率表示模型预测为正例的样本中真正为正例的比例，召回率表示真正为正例的样本中被模型预测为正例的比例，F1值是精确率和召回率的调和平均值。

多分类混淆矩阵的示例如下：

| | 类别1 | 类别2 | 类别3 |

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

| 类别1 | 10 | 2 | 3 |

| 类别2 | 1 | 8 | 2 |

| 类别3 | 4 | 1 | 9 |

在上述示例中，模型将10个类别1的样本正确地预测为类别1（TP），将2个类别1的样本错误地预测为类别2（FP），将3个类别1的样本错误地预测为类别3（FP）。

模型将8个类别2的样本正确地预测为类别2（TP），将1个类别2的样本错误地预测为类别1（FP），将2个类别2的样本错误地预测为类别3（FP）。

模型将9个类别3的样本正确地预测为类别3（TP），将4个类别3的样本错误地预测为类别1（FP），将1个类别3的样本错误地预测为类别2（FP）。

通过多分类混淆矩阵，我们可以计算出准确率、精确率、召回率和F1值等评估指标，以评估模型的性能。

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