• Buradasın

    Karmaşıklık matrisi nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Karmaşıklık matrisi, makine öğrenimi ve veri biliminde, bir sınıflandırma modelinin performansını değerlendirmek için kullanılan bir tablodur 23.
    Bu matris, gerçek değerleri ve modelin tahmin ettiği değerleri karşılaştırarak dört ana kategoride bilgi sağlar 23:
    1. Doğru Pozitif (TP): Modelin pozitif sınıfı doğru bir şekilde tahmin ettiği örnekler 3.
    2. Doğru Negatif (TN): Modelin negatif sınıfı doğru bir şekilde tahmin ettiği örnekler 3.
    3. Yanlış Pozitif (FP): Modelin pozitif sınıfı yanlış tahmin ettiği örnekler (pozitif olarak etiketlediği, ancak gerçek sınıf negatif olan) 3.
    4. Yanlış Negatif (FN): Modelin negatif sınıfı yanlış tahmin ettiği örnekler (negatif olarak etiketlediği, ancak gerçek sınıf pozitif olan) 3.
    Karmaşıklık matrisi, modelin hata türlerini analiz etmeye ve sınıflandırma performansını daha ayrıntılı bir şekilde anlamaya yardımcı olur 3.
    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

    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

    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

    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

    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

    Hesaplamalı karmaşıklık kuramı nedir?

    Hesaplamalı karmaşıklık kuramı, matematik ve bilgisayar biliminin bir alt dalıdır ve hesaplama problemlerini zorluklarına göre sınıflandırmayı amaçlar. Bu kuram, aşağıdaki konuları ele alır: - Algoritmaların karmaşıklığı: Bir algoritmanın, girdi boyutuna bağlı olarak bir problemi ne kadar verimli çözebileceği. - Gerekli kaynaklar: Bir problemi çözmek için gereken zaman, bellek ve diğer hesaplama kaynakları. Hesaplamalı karmaşıklık kuramı, NP-tamamlılık gibi önemli kavramları içerir ve şifreleme algoritmaları, yapay zeka sistemleri ve büyük veri analizi gibi alanlarda uygulamalar bulur.
    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

    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