Matriz de Confusão
term_id: confusion_matrix
Category: basic_concepts
Definition
Uma matriz de confusão é um layout de tabela específico que permite visualizar o desempenho de um algoritmo, tipicamente de aprendizado supervisionado. Ela mostra as contagens de verdadeiros positivos, verdadeiros negativos, falsos positivos e falsos negativos, fornecendo uma visão detalhada dos erros cometidos pelo modelo em cada classe.
Summary
Uma tabela usada para descrever o desempenho de um modelo de classificação em um conjunto de dados de teste.
Key Concepts
- Verdadeiros Positivos
- Falsos Negativos
- Precisão
- Revocação (Recall)
Use Cases
- Avaliação de classificadores binários
- Análise do desempenho de classificação multiclasse
- Depuração de viés do modelo em conjuntos de dados desbalanceados
Code Example
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))