Độ chính xác trong ma trận nhầm lẫn là gì?

2024 Tác giả: Miles Stephen | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2023-12-15 23:42

MỘT ma trận hỗn loạn là một kỹ thuật để tóm tắt hiệu suất của một thuật toán phân loại. Phân loại sự chính xác một mình có thể gây hiểu lầm nếu bạn có số lượng quan sát không bằng nhau trong mỗi lớp hoặc nếu bạn có nhiều hơn hai lớp trong tập dữ liệu của mình.

Vì vậy, làm thế nào để bạn tìm thấy độ chính xác của một ma trận nhầm lẫn?

Tốt nhất sự chính xác là 1,0, trong khi tồi tệ nhất là 0,0. Nó cũng có thể là tính toán bởi 1 - ERR. Sự chính xác Là tính toán bằng tổng số hai dự đoán đúng (TP + TN) chia cho tổng số của tập dữ liệu (P + N).

Người ta cũng có thể hỏi, độ chính xác cân bằng trong ma trận nhầm lẫn là gì? Vì thiếu một thuật ngữ tốt hơn, những gì tôi sẽ gọi là "thông thường" hoặc "tổng thể" sự chính xác được tính như hình bên trái: tỷ lệ các ví dụ được phân loại chính xác, đếm tất cả bốn ô trong ma trận hỗn loạn . Độ chính xác cân bằng được tính bằng giá trị trung bình của số lần sửa theo tỷ lệ của từng lớp riêng lẻ.

Theo dõi điều này, một ma trận nhầm lẫn cho bạn biết điều gì?

MỘT ma trận hỗn loạn là một bảng thường được sử dụng để mô tả hiệu suất của một mô hình phân loại (hoặc "bộ phân loại") trên một tập dữ liệu thử nghiệm mà các giá trị thực là đã biết. Nó cho phép hình dung hiệu suất của một thuật toán.

Ma trận nhầm lẫn thu hồi là gì?

Hình dung độ chính xác và Hồi tưởng Đầu tiên là ma trận hỗn loạn rất hữu ích để nhanh chóng tính toán độ chính xác và Gợi lại đưa ra các nhãn dự đoán từ một mô hình. MỘT ma trận hỗn loạn đối với phân loại nhị phân cho thấy bốn kết quả khác nhau: dương tính đúng, dương tính giả, âm tính đúng và âm tính giả.