Macierz Zamieszania

Autor: Laura McKinney
Data Utworzenia: 5 Kwiecień 2021
Data Aktualizacji: 26 Czerwiec 2024
Anonim
Machine Learning Fundamentals: The Confusion Matrix
Wideo: Machine Learning Fundamentals: The Confusion Matrix

Zawartość

Definicja - Co oznacza matryca pomyłek?

Macierz nieporozumień jest rodzajem konstrukcji tabeli, która odgrywa szczególną rolę w uczeniu maszynowym i inżynierii pokrewnej. Pomaga pokazać prognozę i przywołać w systemie, w którym znane są wartości danych testowych.


Wprowadzenie do Microsoft Azure i Microsoft Cloud | W tym przewodniku dowiesz się, na czym polega przetwarzanie w chmurze i jak Microsoft Azure może pomóc w migracji i prowadzeniu firmy z chmury.

Techopedia wyjaśnia Matrycę pomyłek

Zazwyczaj macierz nieporozumień traktuje binarny proces klasyfikacji. Wynikowa tabela składa się z dwóch wierszy i dwóch kolumn wypełnionych czterema wartościami - prawdziwie pozytywnymi, fałszywie pozytywnymi, prawdziwymi negatywami i fałszywymi negatywami.

W macierzy pomieszania istnieje prawdziwie pozytywna, gdy obserwacja jest pozytywna z pozytywną prognozą. Fałszywie dodatni istnieje, gdy obserwacja jest ujemna, z pozytywną prognozą. Prawdziwy negatyw istnieje, gdy obserwacja jest negatywna z prognozą negatywną, a fałszywy negatyw wskazuje na obserwację pozytywną z prognozą negatywną.

Różne równania pokazują, jak obliczyć dokładność i precyzję dla danego projektu. Wiele projektów z macierzą pomieszania będzie wykorzystywać narzędzia takie jak Python SciKit lub Numpy lub inne.