混合矩阵的接口：怎么创建混合矩阵？预测、评估、扩展

混合矩阵（Confusion Matrix）是用于评估分类模型性能的一种常用工具。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，如准确率、召回率、精确率和F1值等。

混合矩阵的接口可以提供以下功能：

1. 创建混合矩阵：接口可以接受模型的预测结果和真实标签作为输入，创建一个混合矩阵。混合矩阵是一个二维矩阵，行表示真实标签，列表示预测结果，每个元素表示对应类别的样本数量。

2. 可视化混合矩阵：接口可以将混合矩阵可视化，以便更直观地观察模型的分类结果。可视化可以采用热力图的形式，不同颜色表示不同数量的样本。

3. 计算评估指标：接口可以根据混合矩阵计算出各种评估指标，如准确率、召回率、精确率和F1值等。这些指标可以帮助用户了解模型在不同类别上的分类性能。

4. 扩展功能：接口可以提供一些扩展功能，如支持多分类问题、支持加权样本、支持自定义类别名称等。这些功能可以根据用户的需求进行定制。

混合矩阵的接口可以提供创建、可视化和评估混合矩阵的功能，帮助用户更好地理解和评估分类模型的性能。

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