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

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