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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