分类混合矩阵（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。

混合矩阵的行表示真实类别，列表示预测类别，每个单元格中的数值表示模型将样本分为该行对应的真实类别和该列对应的预测类别的样本数量。

混合矩阵可以帮助我们直观地了解模型在不同类别上的分类准确度，进而评估模型的性能。下面是一个示例的分类混合矩阵：

```

预测类别1 预测类别2 预测类别3

真实类别1 100 5 0

真实类别2 10 85 5

真实类别3 2 3 90

```

在这个示例中，模型共有3个类别，分别为真实类别1、真实类别2和真实类别3。预测类别1、预测类别2和预测类别3是模型对样本进行分类的结果。

从混合矩阵中可以得到以下信息：

1. 对角线上的数值表示模型将样本正确分类的数量。

例如，真实类别1中有100个样本被正确分类为真实类别1，真实类别2中有85个样本被正确分类为真实类别2。

2. 非对角线上的数值表示模型将样本错误分类的数量。

例如，真实类别1中有5个样本被错误分类为真实类别2，真实类别2中有10个样本被错误分类为真实类别1。

通过混合矩阵，我们可以计算出模型在每个类别上的准确率、召回率和F1值等指标，进一步评估模型的性能。

例如，准确率可以通过计算对角线上的数值之和除以总样本数量得到。

分类混合矩阵是一种直观、可视化的工具，可以帮助我们评估分类模型的性能，了解模型在不同类别上的分类准确度，从而指导模型的改进和优化。

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