• Buradasın

    ROC ve karmaşıklık matrisi arasındaki fark nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    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 12.
    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 34.
    Özetle, karmaşıklık matrisi belirli bir eşik değerinde modelin performansını gösterirken, ROC eğrisi ve AUC tüm olası eşik değerlerindeki performansı görselleştirir.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. help.qlik.com
        1
      2. ultralytics.com
        2
      3. yigitsener.medium.com
        3
      4. developers.google.cn
        4
      5. matematiksel.org
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Karmaşıklık matrisi ne işe yarar?

    Karmaşıklık matrisi (confusion matrix), sınıflandırma problemlerinde model performansını değerlendirmek için kullanılan bir araçtır. Karmaşıklık matrisinin bazı kullanım amaçları: Modelin doğruluğunu anlama. Hata türlerini belirleme. Performans ölçütleri hesaplama. Model geliştirme. Karmaşıklık matrisi, özellikle tıbbi teşhis, spam e-posta tespiti ve dolandırıcılık tespiti gibi alanlarda model değerlendirmesinde önemli bir rol oynar.
    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

    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