Mikä on tarkkuus hämmennysmatriisissa?
Mikä on tarkkuus hämmennysmatriisissa?

Video: Mikä on tarkkuus hämmennysmatriisissa?

Video: Mikä on tarkkuus hämmennysmatriisissa?
Video: MA: Desimaaliluvun pyöristäminen osa 1. Mikä tarkkuus? 2024, Marraskuu
Anonim

A sekaannusmatriisi on tekniikka luokittelualgoritmin suorituskyvyn yhteenvetoon. Luokitus tarkkuus Yksin voi olla harhaanjohtavaa, jos sinulla on eri määrä havaintoja kussakin luokassa tai jos tietojoukossasi on enemmän kuin kaksi luokkaa.

Niin, miten löydät hämmennysmatriisin tarkkuuden?

Paras tarkkuus on 1,0, kun taas pahin on 0,0. Se voi myös olla laskettu 1 – ERR. Tarkkuus On laskettu kahden oikean ennusteen kokonaismääränä (TP + TN) jaettuna tietojoukon kokonaismäärällä (P + N).

Voidaan myös kysyä, mitä on tasapainoinen tarkkuus hämmennysmatriisissa? Paremman termin puuttuessa kutsun "tavalliseksi" tai "yleensä" tarkkuus lasketaan kuten vasemmalla: oikein luokiteltujen esimerkkien osuus laskemalla kaikki neljä solua sekaannusmatriisi . Tasapainoinen tarkkuus lasketaan kunkin luokan yksittäisen osuuden korjausten keskiarvona.

Kun tämä pidetään mielessä, mitä hämmennysmatriisi kertoo?

A sekaannusmatriisi on taulukko, jota käytetään usein kuvaamaan luokitusmallin (tai "luokittajan") suorituskykyä testidatajoukolle, jonka todelliset arvot ovat tiedossa. Se mahdollistaa algoritmin suorituskyvyn visualisoinnin.

Mikä on muistamisen hämmennysmatriisi?

Visualisoiva tarkkuus ja Palauttaa mieleen Ensimmäisenä on sekaannusmatriisi joka on hyödyllinen nopeaan tarkkuuden laskemiseen ja palauttaa mieleen mallista ennustetut tunnisteet. A sekaannusmatriisi binääriluokitus näyttää neljä erilaista tulosta: tosi positiivinen, väärä positiivinen, tosi negatiivinen ja väärä negatiivinen.

Suositeltava: