• Buradasın

    Karmaşıklık matrisi ne işe yarar?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Karışıklık matrisi (confusion matrix), makine öğrenimi ve veri biliminde bir sınıflandırma modelinin performansını değerlendirmek için kullanılan bir araçtır 12.
    Bu matris, modelin tahmin ettiği değerler ile gerçek değerleri karşılaştırarak aşağıdaki bilgileri sağlar:
    • Doğru pozitifler (TP): Gerçekte pozitif olan ve model tarafından doğru şekilde pozitif olarak sınıflandırılan örnekler 23.
    • Yanlış pozitifler (FP): Gerçekte negatif olan ancak model tarafından pozitif olarak sınıflandırılan örnekler 23.
    • Yanlış negatifler (FN): Gerçekte pozitif olan ancak model tarafından negatif olarak sınıflandırılan örnekler 23.
    • Doğru negatifler (TN): Gerçekte negatif olan ve model tarafından doğru şekilde negatif olarak sınıflandırılan örnekler 23.
    Bu sayede, modelin kesinlik, doğruluk, özgüllük ve hatırlama gibi metrikleri analiz edilebilir ve modelin nasıl çalıştığına dair daha eksiksiz bir resim elde edilebilir 12.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. unite.ai
        1
      2. hakan.io
        2
      3. developers.google.com
        3
      4. zenimax.com.tr
        4
      5. tr.science44.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Matris düzeni nedir?

    Matris düzeni, iki veya daha fazla geleneksel organizasyonel yapının bütünleştirilmesiyle oluşturulan bir organizasyon modelidir. Bu düzende, çalışanlar birden fazla yöneticiye veya yöneticiye yanıt veren birden fazla raporlama hattına sahiptir. Matris düzeninin bazı türleri: - Zayıf matris: Fonksiyonel yöneticilerin daha fazla yetkiye sahip olduğu bir yapı. - Güçlü matris: Proje veya ürün yöneticilerinin daha fazla yetkiye sahip olduğu bir yapı. - Dengeli matris: Fonksiyonel ve proje yöneticilerinin yetkilerinin dengeli olduğu bir yapı. Kullanım alanları: Matris düzeni, BT, inşaat, danışmanlık, sağlık hizmetleri, üretim, akademi ve kar amacı gütmeyen kuruluşlarda kaynak tahsisini, işlevler arası işbirliğini ve uyarlanabilirliği kolaylaştırmak için kullanılır.
    5 kaynak

    Matris analizi ne için kullanılır?

    Matris analizi, çeşitli alanlarda kullanılan matematiksel bir veri yapısıdır ve aşağıdaki amaçlarla kullanılır: 1. Lineer Denklemlerin Çözümü: Ax = b şeklinde yazılan denklem sistemlerinde, matrisler katsayıları ve çözümleri temsil eder. 2. Grafik ve Görüntü İşleme: Dönüşümler, ölçekleme ve rotasyon işlemleri matrislerle temsil edilir ve gerçekleştirilir. 3. Fizik ve Mühendislik: Statik ve dinamik sistemlerin modellenmesi ve çözümünde matrisler kullanılır. 4. Büyük Veri Analizi: Makine öğrenimi ve veri analizinde, özelliklerin ve örneklerin temsilinde matrisler faydalıdır. 5. Graf Teorisi: Düğümler ve kenarlar arasındaki ilişkileri temsil etmek için matrisler kullanılır. Ayrıca, matris analizi hesaplamaları hızlandırır ve veri kümelerini kompakt bir şekilde temsil eder.
    5 kaynak

    Karışıklık matrisinde hangi metrikler hesaplanır?

    Karışıklık matrisinde aşağıdaki metrikler hesaplanır: 1. Gerçek Pozitif (TP): Gerçekte pozitif bir durumu ifade eden ve sınıflandırıcı tarafından pozitif olarak tahmin edilen örnekler. 2. Gerçek Negatif (TN): Gerçekte negatif bir durumu ifade eden ve sınıflandırıcı tarafından negatif olarak tahmin edilen örnekler. 3. Yanlış Pozitif (FP): Gerçekte negatif bir durumu ifade eden ancak sınıflandırıcı tarafından pozitif olarak tahmin edilen örnekler. 4. Yanlış Negatif (FN): Gerçekte pozitif bir durumu ifade eden ancak sınıflandırıcı tarafından negatif olarak tahmin edilen örnekler. Ayrıca, bu metriklerden yola çıkarak doğruluk, hassasiyet, geri çağırma ve F puanı gibi diğer performans ölçütleri de hesaplanır.
    5 kaynak

    Matrisin özellikleri nelerdir?

    Matrisin özellikleri şunlardır: 1. Boyut: Her matrisin belirli bir satır ve sütun sayısı vardır. 2. Kare Matris: Satır sayısı sütun sayısına eşit olan matrise denir. 3. Birim Matris: Ana köşegenindeki elemanları 1 ve diğer tüm elemanları 0 olan kare matristir. 4. Sıfır Matris: Tüm elemanları 0 olan matristir. 5. Transpoz Matris: Bir matrisin satırlarıyla sütunlarının yerlerinin değiştirilmesiyle elde edilen matrise denir. 6. Simetrik Matris: Transpozu kendisine eşit olan kare matristir. 7. Determinant: Kare matrisler için tanımlanan, matrisin özelliklerini belirleyen bir sayıdır. 8. Ters Matris: Bir matrisin, çarpıldığında birim matrisi veren matristir.
    5 kaynak

    Matris çeşitleri nelerdir?

    Matris çeşitleri şunlardır: 1. Row (Satır) ve Column (Sütun) Matrisi: Sadece bir satır veya bir sütundan oluşan matrisler. 2. Dikdörtgen ve Kare Matrisi: Satır ve sütun sayılarının eşit olmadığı (dikdörtgen) veya eşit olduğu (kare) matrisler. 3. Sıfır Matrisi: Tüm elemanları sıfır olan matris. 4. Birim Matrisi: Ana köşegen elemanları 1, diğer elemanları sıfır olan kare matris (I ile gösterilir). 5. Diyagonal Matrisi: Ana köşegen dışında kalan tüm elemanları sıfır olan kare matris. 6. Singüler ve Nonsingüler Matrisi: Determinantı sıfır olan (singüler) veya olmayan (nonsingüler) matrisler. 7. Üst ve Alt Üçgensel Matrisi: Ana köşegenin altında veya üstünde kalan tüm elemanların sıfır olduğu matrisler. 8. Simetrik ve Antisimetrik Matrisi: Ana köşegeni bir simetri ekseni olan (simetrik) veya ana köşegeni sıfırlarla doldurulmuş (antisimetrik) matrisler.
    5 kaynak

    Matris nedir ve ne işe yarar?

    Matris, matematikte ve lineer cebirde kullanılan, sayıların (veya sembollerin) iki boyutlu bir tablo veya ızgara şeklinde düzenlenmesidir. Matrislerin işe yaradığı bazı alanlar şunlardır: Lineer denklemlerin çözümü. Grafik ve görüntü işleme. Mühendislik ve fizik. Büyük veri analizi. Yapay zeka.
    5 kaynak

    Matris ve sayılar teorisi nedir?

    Matris ve sayılar teorisi, matematiksel nesnelerin (genellikle gerçek veya karmaşık sayılar) satır ve sütunlar halinde düzenlendiği matrislerin incelenmesi ve bu matrislerin matematiksel işlemlerde kullanılmasıdır. Matrislerin bazı kullanım alanları: - Lineer denklemler: Matrisler, lineer denklem sistemlerinin çözümünde önemli bir araçtır. - Bilgisayar grafikleri ve yapay zeka: Nesnelerin döndürülmesi, taşınması ve ölçeklendirilmesi gibi işlemler matrislerle temsil edilir. - Mühendislik ve fizik: Statik ve dinamik sistemlerin modellenmesinde kullanılır. - Makine öğrenimi ve görüntü işleme: Büyük veri kümelerinin analizinde ve algoritmaların verimli çalışmasında matrisler kritik rol oynar. Sayılar teorisi ise, sayıların özelliklerini ve aralarındaki ilişkileri inceleyen bir matematik dalıdır.
    5 kaynak