混合矩阵输出：如何计算评估指标？

混合矩阵（Confusion Matrix）是一种用于评估分类模型性能的矩阵。它将模型的预测结果与真实标签进行比较，以便分析模型在不同类别上的分类准确性。

混合矩阵的输出通常是一个二维矩阵，其中行表示真实标签，列表示模型的预测结果。矩阵的每个元素表示模型将某个类别预测为另一个类别的次数。

例如，假设我们有一个二分类模型，其中类别A和类别B是我们要预测的两个类别。混合矩阵的输出可能如下所示：

预测为A 预测为B

真实标签A 100 20

真实标签B 30 50

在这个例子中，模型将100个样本正确地预测为类别A，将50个样本正确地预测为类别B。然而，它也将20个实际上属于类别A的样本错误地预测为类别B，将30个实际上属于类别B的样本错误地预测为类别A。

混合矩阵的输出可以帮助我们计算出一些评估指标，例如准确率（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模型的性能，并根据需要进行调整和改进。

混合矩阵是一种用于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分类准确性，并提供了一些评估指标来衡量模型的性能。

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