Macierz pomyłek

Macierz pomyłek to podsumowanie wyników prognoz dotyczących problemu klasyfikacji. Liczba poprawnych i błędnych prognoz jest podsumowana z wartościami liczbowymi i podzielona na każdą klasę. To jest klucz do matrycy pomyłek.

1. Co to jest macierz pomyłek z przykładem?
2. Co to jest TP FP TN FN?
3. Dlaczego potrzebujemy macierzy pomyłek?
4. Jak oceniasz macierz pomyłek??

Co to jest macierz pomyłek z przykładem?

Macierz pomyłek to tabela, która jest często używana do opisywania wydajności modelu klasyfikacji (lub „klasyfikatora”) na zbiorze danych testowych, dla których znane są prawdziwe wartości. ... Klasyfikator wykonał łącznie 165 prognoz (e.g., 165 pacjentów było testowanych na obecność tej choroby).

Co to jest TP FP TN FN?

Prawdziwie pozytywne (TP): Przewidywanie to +ve, a X to cukrzyca, chcemy tego. Prawdziwie ujemna (TN): Przewidywanie to -ve, a X jest zdrowe, też tego chcemy. Fałszywie dodatni (FP): prognoza to +ve, a X to zdrowa, fałszywy alarm, zła. Fałszywie ujemny (FN): Przewidywanie to -ve, a X to cukrzyca, najgorsze.

Dlaczego potrzebujemy macierzy pomyłek?

Macierze pomyłek służą do wizualizacji ważnych analiz predykcyjnych, takich jak przypominanie, specyficzność, dokładność i precyzja. Macierze pomyłek są przydatne, ponieważ dają bezpośrednie porównania wartości, takich jak prawdziwie pozytywne, fałszywie pozytywne, prawdziwie negatywne i fałszywie negatywne.

Jak oceniasz macierz pomyłek??

Wskaźniki zamieszania

1. Dokładność (wszystkie poprawne / wszystkie) = TP + TN / TP + TN + FP + FN.
2. Błędna klasyfikacja (wszystkie niepoprawne / wszystkie) = FP + FN / TP + TN + FP + FN.
3. Dokładność (prawdziwie pozytywne / przewidywane pozytywne) = TP / TP + FP.
4. Czułość aka Recall (prawdziwe pozytywy / wszystkie rzeczywiste pozytywy) = TP / TP + FN.