ماڈل پرفارمنس : Calculating Acuray, Prefection, اور یاد غالب سیکھنے میں
Table of Contents
مشین سیکھنے کے نمونے کی کارکردگی کو سمجھنے کے لئے اُن کی مہارت کو بہتر بنانے کے لئے ضروری ہے ۔
ایک اہم سبق
اِس کی ایک وجہ تو یہ ہے کہ اِس میں درج پیشگوئیوں کی تعداد کو کم کرکے اِس کی صحیح معلومات کو درج کِیا گیا ہے ۔
ایسی صورت میں دیگر میٹرکز کو ماڈل کی کارکردگی میں بہتر بصیرت فراہم کی جا سکتی ہے ۔
پہلے سے زیادہ ذمہداری اور یاد رکھنا
پرویز مشرف نے نمونے کی تمام مثبت پیشینگوئیوں میں حقیقی مثبت پیشینگوئیوں کے تناسب کو ظاہر کیا ہے اس میں ماڈل کی صلاحیت غلط مثبت مثبت سے بچنے کی صلاحیت کی عکاسی کی گئی ہے۔
یاد رکھیں کہ یہ احساسِنظر بھی کہ نمونے کی طرف سے درست شناخت شدہ مثبت مثبتات کا اندازہ لگانا بھی اس بات کو ظاہر کرتا ہے کہ ماڈل مثبت معاملات کو کیسے درست کرتا ہے ۔
میٹرکس کا انعقاد
یہ میٹرکس میجی سے ماخوذ ہیں، جو حقیقی مثبت (ٹی پی)، جھوٹی مثبت (ایف پی)، سچ مثبت (ٹی این اے) اور جھوٹے منفی (ٹی این این) سے اخذ کیے جاتے ہیں۔
فورملاس (انگریزی:
- [Accuray:] / (TP + TN) / (TP + FP + TN + FN + FN + FN)
- پریبل: [TP / (TP + FP)
- ] [TP / (TP + FN)]