Karışıklık matrisinde doğruluk nedir?
Karışıklık matrisinde doğruluk nedir?

Video: Karışıklık matrisinde doğruluk nedir?

Video: Karışıklık matrisinde doğruluk nedir?
Video: Machine Learning - Confusion Matrix Analizi - Precision, Recall, F1 Score 2024, Aralık
Anonim

A karışıklık matrisi bir sınıflandırma algoritmasının performansını özetlemek için bir tekniktir. sınıflandırma kesinlik her sınıfta eşit olmayan sayıda gözleminiz varsa veya veri kümenizde ikiden fazla sınıfınız varsa, tek başına yanıltıcı olabilir.

Öyleyse, bir karışıklık matrisinin doğruluğunu nasıl buluyorsunuz?

En iyisi kesinlik 1.0, en kötüsü ise 0.0'dır. Ayrıca olabilir hesaplanmış 1 – ERR. Kesinlik NS hesaplanmış iki doğru tahminin (TP + TN) toplam sayısının bir veri kümesinin (P + N) toplam sayısına bölümü olarak.

Bir de şu sorulabilir, karışıklık matrisinde dengeli doğruluk nedir? Daha iyi bir terim olmadığı için, "normal" veya "genel" diyeceğim kesinlik solda gösterildiği gibi hesaplanır: doğru şekilde sınıflandırılan örneklerin oranı, dört hücreyi de sayar. karışıklık matrisi . Dengeli doğruluk her sınıfın ayrı ayrı orantı düzeltmelerinin ortalaması olarak hesaplanır.

Bunu göz önünde bulundurarak, bir karışıklık matrisi size ne söylüyor?

A karışıklık matrisi bir sınıflandırma modelinin (veya “sınıflandırıcının”) gerçek değerlerinin bulunduğu bir dizi test verisi üzerindeki performansını tanımlamak için sıklıkla kullanılan bir tablodur. NS bilinen. Bir algoritmanın performansının görselleştirilmesini sağlar.

Geri çağırma karışıklık matrisi nedir?

Hassasiyetin Görselleştirilmesi ve Hatırlamak İlk sırada karışıklık matrisi Bu, hassasiyeti hızlı bir şekilde hesaplamak için yararlıdır ve hatırlamak bir modelden tahmin edilen etiketler verildi. A karışıklık matrisi ikili sınıflandırma için dört farklı sonucu gösterir: gerçek pozitif, yanlış pozitif, gerçek negatif ve yanlış negatif.

Önerilen: