混合矩陣（Confusion Matrix）是用于評估分類模型性能的一種常用工具。在二分類問題中，混合矩陣是一個(gè)2x2的矩陣，用于統(tǒng)計(jì)模型預(yù)測結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽的對應(yīng)關(guān)系。其中，矩陣的行表示真實(shí)標(biāo)簽，列表示模型預(yù)測結(jié)果。

混合矩陣的四個(gè)元素分別表示：

- True Positive（真正例）：模型將正例預(yù)測為正例的數(shù)量。

- False Positive（假正例）：模型將負(fù)例預(yù)測為正例的數(shù)量。

- True Negative（真負(fù)例）：模型將負(fù)例預(yù)測為負(fù)例的數(shù)量。

- False Negative（假負(fù)例）：模型將正例預(yù)測為負(fù)例的數(shù)量。

根據(jù)混合矩陣的四個(gè)元素，可以計(jì)算出一系列評估指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率、精確率和F1值等，用于評估模型的性能。

以二分類問題為例，假設(shè)我們有一個(gè)二分類模型，用于預(yù)測某個(gè)疾病的患病情況。我們將模型的預(yù)測結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽進(jìn)行對比，得到以下混合矩陣：

| | 預(yù)測為正例 | 預(yù)測為負(fù)例 |

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

| 真實(shí)正例 | 90 | 10 |

| 真實(shí)負(fù)例 | 20 | 80 |

根據(jù)上述混合矩陣，可以計(jì)算出以下評估指標(biāo)：

- 準(zhǔn)確率（Accuracy）：模型預(yù)測正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，即 (TP + TN) / (TP + FP + TN + FN) = (90 + 80) / (90 + 10 + 20 + 80) = 0.85。

- 召回率（Recall）：模型正確預(yù)測為正例的樣本數(shù)占真實(shí)正例樣本數(shù)的比例，即 TP / (TP + FN) = 90 / (90 + 10) = 0.9。

- 精確率（Precision）：模型正確預(yù)測為正例的樣本數(shù)占預(yù)測為正例的樣本數(shù)的比例，即 TP / (TP + FP) = 90 / (90 + 20) = 0.818。

- F1值（F1-score）：綜合考慮了召回率和精確率的指標(biāo)，即 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall) = 2 * (0.818 * 0.9) / (0.818 + 0.9) = 0.857。

通過混合矩陣和相關(guān)評估指標(biāo)，我們可以對分類模型的性能進(jìn)行全面的評估和比較，從而選擇最合適的模型。

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