多分類混淆矩陣是一種用于評估多分類模型性能的工具。它將模型的預(yù)測結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽進(jìn)行比較，并將結(jié)果以矩陣的形式展示出來。

多分類混淆矩陣的每一行代表真實(shí)標(biāo)簽，每一列代表模型的預(yù)測結(jié)果。矩陣的每個(gè)元素表示模型將真實(shí)標(biāo)簽預(yù)測為對應(yīng)類別的次數(shù)。

多分類混淆矩陣的主要元素包括真正例（True Positive, TP）、假正例（False Positive, FP）、真反例（True Negative, TN）和假反例（False Negative, FN）。

其中，真正例表示模型將正例正確地預(yù)測為正例的次數(shù)，假正例表示模型將反例錯(cuò)誤地預(yù)測為正例的次數(shù)，真反例表示模型將反例正確地預(yù)測為反例的次數(shù)，假反例表示模型將正例錯(cuò)誤地預(yù)測為反例的次數(shù)。

通過多分類混淆矩陣，我們可以計(jì)算出一系列評估指標(biāo)，包括準(zhǔn)確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召回率（Recall）和F1值。

準(zhǔn)確率表示模型正確預(yù)測的樣本占總樣本數(shù)的比例，精確率表示模型預(yù)測為正例的樣本中真正為正例的比例，召回率表示真正為正例的樣本中被模型預(yù)測為正例的比例，F(xiàn)1值是精確率和召回率的調(diào)和平均值。

多分類混淆矩陣的示例如下：

| | 類別1 | 類別2 | 類別3 |

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

| 類別1 | 10 | 2 | 3 |

| 類別2 | 1 | 8 | 2 |

| 類別3 | 4 | 1 | 9 |

在上述示例中，模型將10個(gè)類別1的樣本正確地預(yù)測為類別1（TP），將2個(gè)類別1的樣本錯(cuò)誤地預(yù)測為類別2（FP），將3個(gè)類別1的樣本錯(cuò)誤地預(yù)測為類別3（FP）。

模型將8個(gè)類別2的樣本正確地預(yù)測為類別2（TP），將1個(gè)類別2的樣本錯(cuò)誤地預(yù)測為類別1（FP），將2個(gè)類別2的樣本錯(cuò)誤地預(yù)測為類別3（FP）。

模型將9個(gè)類別3的樣本正確地預(yù)測為類別3（TP），將4個(gè)類別3的樣本錯(cuò)誤地預(yù)測為類別1（FP），將1個(gè)類別3的樣本錯(cuò)誤地預(yù)測為類別2（FP）。

通過多分類混淆矩陣，我們可以計(jì)算出準(zhǔn)確率、精確率、召回率和F1值等評估指標(biāo)，以評估模型的性能。

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