混合矩阵准确率是什么意思？

混合矩阵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预测结果与实际结果之间的关系。

混合矩阵通常是一个二维矩阵，其中行表示实际类别，列表示预测类别。每个单元格中的数值表示模型将实例预测为某个类别的次数。

混合矩阵可以帮助我们了解模型在不同类别上的表现，包括准确率、召回率、精确率等指标。下面是一个示例的混合矩阵：

| 实际/预测 | 类别1 | 类别2 | 类别3 |

| 类别1 | 100 | 10 | 5 |

| 类别2 | 20 | 90 | 15 |

| 类别3 | 5 | 15 | 80 |

在这个示例中，模型将100个实例预测为类别1，并且这些实例的真实类别也是类别1，因此这是一个正确的预测。

模型将10个实例预测为类别1，但实际上它们的真实类别是类别2，因此这是一个错误的预测。

以此类推，我们可以计算出模型在每个类别上的准确率、召回率和精确率。

准确率是指模型正确预测的实例数占总实例数的比例，可以通过计算所有正确预测的实例数除以总实例数得到。在这个示例中，准确率为(100+90+80)/(100+10+5+20+90+15+5+15+80)=0.85。

召回率是指模型正确预测为某个类别的实例数占该类别总实例数的比例，可以通过计算每个类别的正确预测实例数除以该类别总实例数得到。

在这个示例中，类别1的召回率为100/(100+10+5)=0.87，类别2的召回率为90/(20+90+15)=0.75，类别3的召回率为80/(5+15+80)=0.8。

精确率是指模型正确预测为某个类别的实例数占模型预测为该类别的实例数的比例，可以通过计算每个类别的正确预测实例数除以模型预测为该类别的实例数得到。

在这个示例中，类别1的精确率为100/(100+20+5)=0.8，类别2的精确率为90/(10+90+15)=0.81，类别3的精确率为80/(5+15+80)=0.8。

通过混合矩阵和这些指标，我们可以更全面地评估分类模型的性能，并根据需要进行调整和改进。

【此文由“青象信息老向原创”转载须备注来源】