Konfusionsmatrix

term_id: confusion_matrix

Category: basic_concepts

Definition

Eine Konfusionsmatrix ist eine spezifische Tabellenanordnung, die die Visualisierung der Leistung eines Algorithmus ermöglicht, typischerweise eines überwachtes Lernverfahrens. Sie zeigt die Häufigkeiten von wahren Positiven, wahren Negativen, falschen Positiven und falschen Negativen.

Summary

Eine Tabelle zur Beschreibung der Leistung eines Klassifikationsmodells auf einem Satz von Testdaten.

Key Concepts

  • Wahre Positive
  • Falsche Negative
  • Präzision
  • Recall (Trefferquote)

Use Cases

  • Bewertung binärer Klassifikatoren
  • Analyse der Leistung bei Multi-Class-Klassifizierung
  • Fehlersuche bei Modellverzerrungen in unausgeglichenen Datensätzen

Code Example

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from sklearn.metrics import confusion_matrix
y_true = [2, 0, 2, 2, 0, 1]
y_pred = [0, 0, 2, 2, 0, 2]
print(confusion_matrix(y_true, y_pred))

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