Confüzyon matrisleri denetimli sınıflandırıcıların performansını değerlendirmek için temel araçlardır. Farklı sınıfları nasıl iyi tahminler ve iyileştirme alanları tanımlamalarına yardımcı olurlar.

Confüzyon Matrix'i anlamak

Bu değerler çeşitli performans ölçümleri hesaplamak için temel oluşturur.The karışıklık matrix is a table that summarys the tahmin results of a sınıflandırma model.It shows the count of true pozitifs, true negatives, false pozitifs, and false negative negatives.This values form the basic for hesaplamaing several performance metrics.

Confüzyon Matrix Matrix'den Anahtar Metrikleri Türlü

Birkaç ölçüm, bir sınıflandırıcının etkinliğini değerlendirmek için hesaplanabilir:

  • [FONT:0) Adaylık:[Dönetici:[Döncükler) Tüm tahminlerin dışında doğru tahminlerin oranı.
  • [FONT:0) Sonuç:[Dönetici:[Dönetici: · 1 ) Tüm olumlu tahminler arasındaki gerçek olumlu tahminlerin oranı.
  • [FONT:0)Recall:[Dönetici:[Dönetici:0) Gerçek pozitiflerin oranı doğru şekilde model tarafından tespit edilmiştir.
  • [FONT=0)F1 Puanı:[Dönetici:0) Hassasiyet ve hatırlama, hem metrikleri dengelemek anlamına gelir.

Toplayıcıları Hesaplamak

Ölçümler aşağıdaki formülleri kullanarak hesaplanır:

Doğruluk = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)

Hassasiyet = TP / (TP + FP)

Recall = TP / (TP + FN)

F1 Puan = 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall)