混合矩阵（Confusion Matrix）是一种 用于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，列表示预测结果。矩阵的每个元素表示模型将一个样本预测为某个类别的次数。
在具体应用中，混合矩阵可以帮助我们了解模型在不同类别上的表现，计算出各种评估指标，例如准确率、召回率、F1分数等。通过混合矩阵，我们可以直观地看到模型在各个类别上的预测情况，从而对模型的性能有一个全面的了解。
混合矩阵在多类别分类问题中特别有用，它能够清晰地展示模型在各个类别上的预测结果与实际标签的对应关系。此外，混合矩阵也可以用于评估其他类型的学习算法，例如聚类和回归问题。
总结来说，混合矩阵是一种强大的工具，用于评估分类模型的性能，并通过可视化的方式展示模型在各个类别上的预测结果与实际标签之间的差异。