3x3矩阵计算示意图

视睿讯混合矩阵是一种用于分析和评估分类模型性能的工具。

它是一个二维矩阵，其中行表示实际类别，列表示预测类别。每个单元格中的值表示实际类别与预测类别的匹配数量。

混合矩阵的大小取决于分类问题中的类别数量。

例如，如果有两个类别（正类和负类），则混合矩阵将是一个2x2的矩阵。如果有三个类别（A类、B类和C类），则混合矩阵将是一个3x3的矩阵。

混合矩阵的主要目的是计算和展示分类模型的性能指标，如准确率、召回率、精确率和F1分数。

这些指标可以通过混合矩阵中的数值计算得出。

例如，对于一个二分类问题，混合矩阵可能如下所示：

预测正类 预测负类

实际正类 TP FN

实际负类 FP TN

其中，TP表示真正例（模型正确地将正例分类为正例），FN表示假反例（模型错误地将正例分类为负例），FP表示假正例（模型错误地将负例分类为正例），TN表示真反例（模型正确地将负例分类为负例）。

通过混合矩阵，可以计算出以下性能指标：

- 准确率（Accuracy）：分类正确的样本数占总样本数的比例，计算公式为 (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)。

- 召回率（Recall）：真正例占所有正例的比例，计算公式为 TP / (TP + FN)。

- 精确率（Precision）：真正例占所有被预测为正例的样本的比例，计算公式为 TP / (TP + FP)。

- F1分数（F1 Score）：综合考虑了精确率和召回率的指标，计算公式为 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall)。

混合矩阵可以帮助我们更全面地评估分类模型的性能，特别是在不平衡数据集中。

通过观察混合矩阵中的数值，我们可以了解模型在不同类别上的表现，并根据需要进行调整和改进。

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田冉寇2820A是一个3x3阶矩阵,a33=1 ,aij=Aij ,求detA -
幸毛龙18314172872 ______ ||因为aij=Aij 所以|A|=a31A31+a32A32+a33A33=(a31)²+(a32)²+(a33)²=(a31)²+(a32)²+1≥1 因为aij=Aij 所以A*=A^T 因为AA*=|A|E 所以|AA*|=|A|³ |A||A*|=|A|³ |A||A^T|=|A|³ |A|²=|A|³ |A|²(1-|A|)=0 所以|A|=1 即detA=1

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