• Buradasın

    Karmaşıklık matrisi nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Karmaşıklık matrisi (confusion matrix), sınıflandırma modeli tarafından verilerdeki gerçek sonuçlara kıyasla yapılan doğru ve yanlış tahminlerin sayısını gösteren NxN’lik bir matristir 123.
    Karmaşıklık matrisinin bileşenleri:
    • True Positive (TP) 134. Modelin doğru bir şekilde bir sınıfı pozitif olarak tahmin ettiği durumu ifade eder 134.
    • False Positive (FP) 134. Modelin aslında negatif olması gereken bir sınıfı pozitif olarak tahmin ettiği durumu ifade eder 134.
    • True Negative (TN) 134. Modelin doğru bir şekilde bir sınıfı negatif olarak tahmin ettiği durumu ifade eder 134.
    • False Negative (FN) 134. Modelin aslında pozitif olması gereken bir sınıfı negatif olarak tahmin ettiği durumu ifade eder 134.
    Karmaşıklık matrisi, model performansını değerlendirmek için doğruluk, hassasiyet, özgünlük ve F1 skoru gibi çeşitli ölçütlerin hesaplanmasına olanak tanır 234.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. developers.google.com
        1
      2. unite.ai
        2
      3. ultralytics.com
        3
      4. serkanseker.com
        4
      5. 9lib.net
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Karışıklık matrisinde hangi metrikler hesaplanır?

    Karışıklık matrisinde hesaplanan bazı metrikler şunlardır: Doğruluk (Accuracy). Hassasiyet (Precision). Duyarlılık (Recall veya Sensitivity). F1-Skoru. Özgünlük (Specificity). Ayrıca, karışıklık matrisi, Tip I Hata (Yanlış Pozitif - FP) ve Tip II Hata (Yanlış Negatif - FN) gibi hata türlerini de görselleştirir.
    5 kaynak

    Matris çeşitleri nelerdir?

    Matris çeşitleri şunlardır: Kare matris: Satır ve sütun sayıları birbirine eşit olan matrislerdir. Dikdörtgen matris: Satır ve sütun sayılarının eşit olmadığı matrislerdir. Sıfır matrisi: Tüm elemanları sıfır olan matrislerdir. Birim matris: Köşegenin üzerindeki öğelerinin 1, geri kalan yerlerdeki öğelerin 0 olduğu kare matrislerdir. Köşegen matris: Asal köşegen üzerinde bulunmayan tüm elemanları sıfır olan matrislerdir. Üçgensel matris: Üst üçgensel matris: Asal köşegen üzerindeki tüm elemanları sıfır olan matrislerdir. Alt üçgensel matris: Asal köşegen altındaki tüm elemanları sıfır olan matrislerdir. Simetrik matris: Ana köşegene göre simetrik elemanları birbirine eşit olan kare matrislerdir. Devrik matris: Boyutu m×n olan bir A matrisinin satır ve sütunlarının yer değiştirmesiyle elde edilen matrislerdir.
    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 kullanım alanlarından bazıları şunlardır: Doğrusal denklem sistemlerinin çözümü. Görüntü işleme ve grafik. Fizik ve mühendislik. Büyük veri kümelerinin analizi ve makine öğrenimi. Şifreleme. Matrisler, hesaplamaları kolaylaştırır ve hızlandırır.
    5 kaynak

    ROC ve karmaşıklık matrisi arasındaki fark nedir?

    ROC (Receiver Operating Characteristic) eğrisi ve karmaşıklık matrisi sınıflandırma modellerinin performansını değerlendirmek için kullanılan farklı araçlardır. Karmaşıklık matrisi, sınıflandırma modelinin gerçek ve tahmin edilen değerler arasındaki uyumu görselleştirir. Bu matris, dört hata türünü gösterir: 1. True Positive (TP): Doğru pozitif tahminler. 2. True Negative (TN): Doğru negatif tahminler. 3. False Positive (FP): Yanlış pozitif tahminler. 4. False Negative (FN): Yanlış negatif tahminler. ROC eğrisi ise, modelin farklı eşik değerlerinde duyarlılık (TPR - True Positive Rate) ve özgüllük (FPR - False Positive Rate) değerlerini görselleştirir. ROC eğrisi, modelin genel performansını tüm eşik değerlerinde gösterir ve AUC (Area Under Curve) değeri ile ölçülür. AUC, modelin sınıfları ayırt etme yeteneğini temsil eder ve 0 ile 1 arasında değer alır; 1'e yaklaştıkça model daha iyi performans gösterir. Özetle, karmaşıklık matrisi belirli bir eşik değerinde modelin performansını gösterirken, ROC eğrisi ve AUC tüm olası eşik değerlerindeki performansı görselleştirir.
    5 kaynak

    Hesaplamalı karmaşıklık kuramı nedir?

    Hesaplamalı karmaşıklık kuramı, hesaplama problemlerini kendi zorluklarına göre sınıflandırmaya ve bu sınıfları birbirleriyle ilişkilendirmeye odaklanan teorik bilgisayar bilimlerinde bir hesaplama teorisi dalıdır. Hesaplamalı karmaşıklık kuramının temel özellikleri: Sorun sınıflandırması. Kaynak kullanımı ölçümü. Doğal sorunun zorluğu. Hesaplamanın sınırları. Hesaplamalı eşdeğerlik. Hesaplamalı karmaşıklık kuramında kullanılan bazı önemli karmaşıklık sınıfları şunlardır: P (Polinom Zamanı). NP (Deterministik Olmayan Polinom Zamanı). EXPSPACE.
    5 kaynak

    Matris ve sayılar teorisi nedir?

    Matris, matematikte ve lineer cebirde kullanılan, satır ve sütunlar hâlinde düzenlenmiş sayı veya sembollerden oluşan bir yapıdır. Sayılar teorisi ise, sayıların özelliklerini ve bu özellikler arasındaki ilişkileri inceleyen bir matematik dalıdır. Matris ve sayılar teorisinin bazı kullanım alanları: Ekonomi ve istatistik. Fizik ve mühendislik. Bilgisayar bilimleri ve makine öğrenimi. Kriptografi. Graf teorisi.
    5 kaynak

    Matris düzeni nedir?

    Matris, satır ve sütunlar hâlinde düzenlenmiş sayı veya sembol kümesidir. Satır: Matrisin yatay doğrultuda yer alan sırasıdır. Sütun: Matrisin dikey doğrultuda yer alan sırasıdır. Eleman: Matrisin içinde bulunan her sayı veya semboldür. Matrisler, matematik, fizik, ekonomi, bilgisayar bilimleri, makine öğrenimi ve kriptografi gibi birçok alanda kullanılır.
    5 kaynak