混合矩陣（Confusion Matrix）是機器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計學(xué)中常用的評估分類模型性能的工具。它是一個二維矩陣，用于展示分類模型在不同類別上的預(yù)測結(jié)果與真實標(biāo)簽之間的對應(yīng)關(guān)系。

混合矩陣的一般形式如下：

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預(yù)測為正例 預(yù)測為反例

真實為正例 TP FN

真實為反例 FP TN

```

其中，TP（True Positive）表示真實為正例且被正確預(yù)測為正例的樣本數(shù)量；FN（False Negative）表示真實為正例但被錯誤預(yù)測為反例的樣本數(shù)量；FP（False Positive）表示真實為反例但被錯誤預(yù)測為正例的樣本數(shù)量；TN（True Negative）表示真實為反例且被正確預(yù)測為反例的樣本數(shù)量。

混合矩陣可以用來計算多個評估指標(biāo)，如準(zhǔn)確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召回率（Recall）和F1值等。

準(zhǔn)確率是分類模型預(yù)測正確的樣本數(shù)量占總樣本數(shù)量的比例，計算公式為：

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準(zhǔn)確率 = (TP + TN) / (TP + FN + FP + TN)

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精確率是分類模型預(yù)測為正例的樣本中真實為正例的比例，計算公式為：

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精確率 = TP / (TP + FP)

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召回率是分類模型預(yù)測為正例的樣本中真實為正例的比例，計算公式為：

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召回率 = TP / (TP + FN)

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F1值是精確率和召回率的調(diào)和平均值，計算公式為：

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F1值 = 2 * (精確率 * 召回率) / (精確率 + 召回率)

```

混合矩陣可以幫助我們更全面地評估分類模型的性能，特別是在處理不平衡數(shù)據(jù)集時，可以更好地了解模型在不同類別上的表現(xiàn)。

通過計算準(zhǔn)確率、精確率、召回率和F1值等指標(biāo)，我們可以更好地了解模型的分類能力和錯誤類型，從而進(jìn)行模型的優(yōu)化和改進(jìn)。

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