Matrice di confusione

Autore: Laura McKinney
Data Della Creazione: 5 Aprile 2021
Data Di Aggiornamento: 1 Luglio 2024
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Come misurare le prestazioni di un classificatore? Accuratezza e Matrice di Confusione
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Definizione: che cosa significa Confusion Matrix?

Una matrice di confusione è un tipo di costrutto di tabella che svolge un ruolo specifico nell'apprendimento automatico e nella relativa ingegneria. Aiuta a mostrare la previsione e il richiamo in un sistema in cui sono noti i valori dei dati del test.


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Techopedia spiega Confusion Matrix

Tipicamente, una matrice di confusione tratta un processo binario di classificazione. La tabella risultante è composta da due righe e due colonne, riempite con quattro valori: veri positivi, falsi positivi, veri negativi e falsi negativi.

Nella matrice di confusione, esiste un vero positivo in cui l'osservazione è positiva con una previsione positiva. Esiste un falso positivo in cui l'osservazione è negativa, con una previsione positiva. Esiste un vero negativo in cui l'osservazione è negativa con previsione negativa e un falso negativo indica un'osservazione positiva con una previsione negativa.

Le equazioni assortite mostrano quindi come calcolare l'accuratezza e la precisione per un determinato progetto. Molti progetti con matrice di confusione useranno strumenti come Python SciKit o Numpy o altri.