Sekavuusmatriisi

term_id: confusion_matrix

Category: basic_concepts

Definition

Sekavuusmatriisi on tietty taulukkorytymä, joka mahdollistaa algoritmin (yleensä valvotun oppimisen mallin) suorituskyvyn visualisoinnin. Se näyttää todellisten positiivisten, todellisten negatiivisten, väärien positiivisten ja väärien negatiivisten tulosten lukumäärät.

Summary

Taulukko, jota käytetään luokittelumallin suorituskyvyn kuvaamiseen testidatajoukossa.

Key Concepts

  • Todelliset positiiviset
  • Väärät negatiiviset
  • Tarkkuus
  • Kutaisuus (Recall)

Use Cases

  • Binääristen luokittelijoiden arviointi
  • Moniluokkaisten luokittelumenetelmien analysointi
  • Mallin harhan debuggaaminen epätasapainoisissa aineistoissa

Code Example

1
2
3
4

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))

Related