计算三分类混淆矩阵混淆矩阵： [[2 0 0] [1 0 0] [0 1 1]]的G值

首先，我们需要计算出混淆矩阵的各项指标，如下所示：

- TP(True Positive)：真正例，即实际为正例且被预测为正例的样本数。对应于混淆矩阵中的第一个元素，即2。
- TN(True Negative)：真负例，即实际为负例且被预测为负例的样本数。在三分类问题中，我们可以将其他两类看作一个整体，只计算与该整体无关的样本数。对应于混淆矩阵中的最后一个元素，即1。
- FP(False Positive)：假正例，即实际为负例但被预测为正例的样本数。对应于混淆矩阵中的第二个元素，即0。
- FN(False Negative)：假负例，即实际为正例但被预测为负例的样本数。对应于混淆矩阵中的第三个元素，即1。

根据上述定义，我们可以得到：

- TP = 2
- TN = 1
- FP = 0
- FN = 1

接下来，我们需要计算G值。G值是一种用于评估分类模型性能的指标，它结合了准确率和召回率，同时对二分类和多分类问题都适用。其计算公式为：

G = sqrt(Sensitivity * Specificity)

其中，Sensitivity表示灵敏度，也就是真正例率，计算公式为：

Sensitivity = TP / (TP + FN)

Specificity表示特异度，也就是真负例率，计算公式为：

Specificity = TN / (TN + FP)

将上述公式代入我们的混淆矩阵中，可以得到：

Sensitivity = 2 / (2 + 1) = 0.67
Specificity = 1 / (1 + 0) = 1.0
G = sqrt(0.67 * 1.0) = 0.819

因此，该三分类混淆矩阵的G值为0.819。