Что такое точность в матрице неточностей?
Что такое точность в матрице неточностей?

Видео: Что такое точность в матрице неточностей?

Видео: Что такое точность в матрице неточностей?
Видео: Матрица неточностей 2024, Ноябрь
Anonim

А матрица путаницы представляет собой метод суммирования производительности алгоритма классификации. Классификация точность сам по себе может ввести в заблуждение, если у вас неравное количество наблюдений в каждом классе или если у вас более двух классов в вашем наборе данных.

Итак, как вы оцениваете точность матрицы путаницы?

Самый лучший точность составляет 1,0, а худшее - 0,0. Это также может быть рассчитанный на 1 - ERR. Точность является рассчитанный как общее количество двух правильных прогнозов (TP + TN), деленное на общее количество набора данных (P + N).

Можно также спросить, что такое сбалансированная точность в матрице неточностей? За неимением лучшего термина, то, что я назову "обычным" или "общим" точность рассчитывается, как показано слева: доля правильно классифицированных примеров с учетом всех четырех ячеек в матрица путаницы . Сбалансированная точность рассчитывается как среднее значение доли исправлений для каждого класса в отдельности.

Имея это в виду, что вам может сказать матрица неточностей?

А матрица путаницы представляет собой таблицу, которая часто используется для описания эффективности модели классификации (или «классификатора») на наборе тестовых данных, для которых истинные значения находятся известный. Это позволяет визуализировать работу алгоритма.

Что такое матрица ошибок отзыва?

Визуализация точности и Отзывать Во-первых, это матрица путаницы что полезно для быстрого расчета точности и отзывать учитывая предсказанные метки от модели. А матрица путаницы для двоичной классификации показаны четыре различных результата: истинно положительный, ложноположительный, истинно отрицательный и ложноотрицательный.

Рекомендуемые: