• 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.
    ROC eğrisi, bir makine öğrenimi modelinin, gerçek sonuç pozitifken pozitif sınıfı tahmin etmede ne kadar iyi olduğunu gösterir 12. Eğri, farklı eşik değerleri için hatalı pozitif oranı (x-axis) ile gerçek pozitif oranını (y-axis) karşılaştırır 1. AUC (Eğri Altında Kalan Alan), modelin deterministikliğini özetleyen daha gelişmiş bir doğruluk metriğidir 1.
    Karmaşıklık matrisi ise, bir sınıflandırma modelinin test verileri üzerindeki öngörülerini, gerçek sınıflarla karşılaştırarak modelin genel performansını ve hata türlerini analiz eder 23. Matris, doğru ve yanlış tahminlerin sayısını dört kategoride (TP, TN, FP, FN) gösterir 24.
    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

    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

    Karmaşıklık matrisi nedir?

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