• Buradasın

    Confusion matrix nasıl hesaplanır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Confusion matrisi hesaplamak için aşağıdaki adımlar izlenir:
    1. Test veri seti ve beklenen sonuç değerleri ile bir veri seti oluşturulur 13.
    2. Model, test veri setindeki tüm satırları tahmin eder 1.
    3. Beklenen tahminler ve sonuçlar hesaplanır: Her bir sınıfın doğru ve yanlış tahminlerinin toplamları belirlenir 1.
    4. Bu sayılar matrise yerleştirilir: Her bir satır tahmin edilen sınıfı, her bir sütun ise gerçek sınıfı temsil eder 13.
    5. Doğru ve yanlış sınıflandırmaların toplamları matrise eklenir: İlgili sınıf için doğru tahminlerin toplamı, tahmin edilen sütuna ve beklenen satıra yazılır; yanlış tahminlerin toplamı ise beklenen satıra ve tahmin edilen sütuna yazılır 1.
    Python'da 
    confusion_matrix
    fonksiyonu, 
    scikit-learn
    kütüphanesi tarafından sağlanır 4.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. guru99.com
        1
      2. stackoverflow.com
        2
      3. deepai.org
        3
      4. geeksforgeeks.org
        4
      5. mathworks.com
        5

  • Konuyla ilgili materyaller

    Confusion matrix nasıl yorumlanır?

    Karışıklık matrisi (confusion matrix), sınıflandırma problemlerindeki tahmin sonuçlarının özetini sunan bir tablodur. Karışıklık matrisinin yorumlanması için aşağıdaki değerler dikkate alınır: 1. Gerçek Pozitif (TP): Modelin doğru bir şekilde pozitif sınıf olarak tahmin ettiği örnekler. 2. Gerçek Negatif (TN): Modelin doğru bir şekilde negatif sınıf olarak tahmin ettiği örnekler. 3. Yanlış Pozitif (FP): Modelin yanlış bir şekilde pozitif sınıf olarak tahmin ettiği örnekler (Tip I hata). 4. Yanlış Negatif (FN): Modelin yanlış bir şekilde negatif sınıf olarak tahmin ettiği örnekler (Tip II hata). Karışıklık matrisinden aşağıdaki performans metrikleri hesaplanabilir: - Doğruluk (Accuracy): Modelin tüm tahminler içinde ne kadar doğru tahminde bulunduğunu gösterir. - Hassasiyet (Precision): Pozitif olarak tahmin edilen örneklerin ne kadarının gerçekten pozitif olduğunu gösterir. - Kesinlik (Recall): Doğru pozitif tahmin sayısının, doğru pozitif ve doğru negatif tahmin sayısına bölünmesiyle hesaplanan bir ölçüdür. - F Puanı (F Score): Kesinlik ve hassasiyetin harmonik ortalamasıdır ve modelin performansının ne kadar iyi olduğunu gösterir.
    5 kaynak

    Matrix ne anlama gelir?

    "Matrix" kelimesi İngilizce'de çeşitli anlamlara sahiptir: 1. Matematik ve Bilgisayar Bilimi: Sayıların veya diğer matematiksel nesnelerin düzenli bir şekilde yerleştirildiği dikdörtgen şeklindeki tablo, dizey. 2. Anatomi ve Biyoloji: Dölyatağı, rahim veya hücreler arasında bulunan madde. 3. Jeoloji: Fosil, billur veya başka bir mineralin kaya içinde bıraktığı iz. 4. Maden: Maden damarının dış astarı gibi olan taş/toprak. 5. Baskı ve Matbaacılık: Harf kalıbı, matris. 6. Genel Kullanım: Başlangıç noktası, kaynak, örnek.
    5 kaynak