混合矩阵（Confusion Matrix）是机器学习和统计学中常用的评估分类模型性能的工具。

它是一个二维矩阵，用于比较分类模型的预测结果与实际标签之间的差异。

混合矩阵的行表示实际标签的类别，列表示模型预测的类别。矩阵的每个元素表示模型将实例预测为某个类别的次数。

(资料图片仅供参考)

例如，矩阵的第一行第一列表示模型将实际标签为类别A的实例预测为类别A的次数，第一行第二列表示模型将实际标签为类别A的实例预测为类别B的次数，以此类推。

混合矩阵可以帮助我们直观地了解分类模型的性能。

通过观察混合矩阵，我们可以计算出一些常用的性能指标，如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1值（F1-Score）等。

准确率是指模型正确预测的样本数占总样本数的比例，可以通过计算混合矩阵对角线上元素的和除以总样本数得到。

精确率是指模型预测为正例的样本中真正为正例的比例，可以通过计算混合矩阵每一列的对角线元素除以该列的总和得到。

召回率是指模型正确预测为正例的样本占所有实际为正例的样本的比例，可以通过计算混合矩阵每一行的对角线元素除以该行的总和得到。

F1值是精确率和召回率的调和平均值，可以通过计算2 * (精确率 * 召回率) / (精确率 + 召回率)得到。

混合矩阵还可以帮助我们观察模型在不同类别上的表现。

例如，如果某个类别的召回率较低，说明模型对该类别的预测效果较差，可能需要进一步优化模型。

混合矩阵是评估分类模型性能的重要工具，通过观察混合矩阵可以计算出多个性能指标，帮助我们了解模型的预测效果，并进行模型的优化和改进。

【此文由“青象信息老向原创”转载须备注来源】

标签