Зростання матриці метрики є важливим інструментом для оцінки продуктивності супервізифікованих класифікаторів. Вони забезпечують детальні уявлення про те, як добре модель прогнозує різні класи і допомагають визначити області для поліпшення.

Розуміння емульсії матриці

Матриця конфузії - це таблиця, яка підбиває результати прогнозування класичної моделі. Вона відображає кількість істинних позитивних відгуків, справжні негативні речовини, помилкові позитивні та помилкові негативні наслідки. Ці значення формують основу для обчислення різних показників продуктивності.

Ключові метрики, що приводяться з плутанини матриці

Кілька метриків можна оцінити ефективність класифікатора:

  • Accuracy:] Пропорція правих прогнозів з усіх прогнозів.
  • Precision:] Пропорція істинних позитивних прогнозів серед всіх позитивних прогнозів.
  • Recall: Пропорція фактичних позитивних відгуків, які правильно визначені моделлю.
  • F1 Оцінка:] гармонікно-примітка точності і згадки, балансування як метрика.

Розрахунок метриків

Метричні речовини розраховуються за допомогою наступних формул:

Аспірантура = (ТП + ТН) / (ТП + TN + FP + FN)

Точність = TP / (TP + FP)

Редактор = TP / (TP + FN)

F1 Оцінка = 2 * (Попередня * Редалл) / (Попередня + Ректаль)