বিভ্রান্তি ম্যাট্রিক্সে নির্ভুলতা কি?

2024 লেখক: Miles Stephen | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2023-12-15 23:34

ক বিভ্রান্তি ম্যাট্রিক্স একটি শ্রেণীবিভাগ অ্যালগরিদমের কর্মক্ষমতা সংক্ষিপ্ত করার জন্য একটি কৌশল। শ্রেণীবিভাগ সঠিকতা প্রতিটি ক্লাসে যদি আপনার অসম সংখ্যক পর্যবেক্ষণ থাকে বা আপনার ডেটাসেটে দুটির বেশি ক্লাস থাকে তবে একা বিভ্রান্তিকর হতে পারে।

ঠিক তাই, আপনি কিভাবে একটি বিভ্রান্তি ম্যাট্রিক্সের যথার্থতা খুঁজে পাবেন?

সেরা সঠিকতা হল 1.0, যেখানে সবচেয়ে খারাপ হল 0.0৷ এটাও হতে পারে গণনা করা 1 - ERR দ্বারা। সঠিকতা হয় গণনা করা দুটি সঠিক ভবিষ্যদ্বাণীর মোট সংখ্যা হিসাবে (TP + TN) একটি ডেটাসেটের মোট সংখ্যা (P + N) দ্বারা ভাগ করা হয়।

কেউ জিজ্ঞাসা করতে পারে, বিভ্রান্তি ম্যাট্রিক্সে সুষম নির্ভুলতা কী? একটি ভাল শব্দের অভাবের জন্য, আমি যাকে বলব "নিয়মিত" বা "সামগ্রিক" সঠিকতা বাম দিকে দেখানো হিসাবে গণনা করা হয়েছে: উদাহরণগুলির অনুপাত সঠিকভাবে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়েছে, চারটি কক্ষ গণনা করে বিভ্রান্তি ম্যাট্রিক্স . সুষম নির্ভুলতা পৃথকভাবে প্রতিটি শ্রেণীর অনুপাত সংশোধনের গড় হিসাবে গণনা করা হয়।

এই বিবেচনায় রেখে, একটি বিভ্রান্তি ম্যাট্রিক্স আপনাকে কী বলে?

ক বিভ্রান্তি ম্যাট্রিক্স একটি সারণী যা প্রায়শই একটি শ্রেণীবিভাগ মডেলের কার্যকারিতা বর্ণনা করতে ব্যবহৃত হয় (বা "শ্রেণীবিভাগকারী") পরীক্ষার ডেটার একটি সেটে যার জন্য সত্য মান হয় পরিচিত এটি একটি অ্যালগরিদমের কর্মক্ষমতা ভিজ্যুয়ালাইজেশনের অনুমতি দেয়।

রিকল কনফিউশন ম্যাট্রিক্স কি?

স্পষ্টতা ভিজ্যুয়ালাইজিং এবং স্মরণ করুন প্রথম আপ হয় বিভ্রান্তি ম্যাট্রিক্স যা দ্রুত নির্ভুলতা গণনা করার জন্য দরকারী এবং প্রত্যাহার একটি মডেল থেকে পূর্বাভাস লেবেল দেওয়া. ক বিভ্রান্তি ম্যাট্রিক্স বাইনারি শ্রেণীবিভাগের জন্য চারটি ভিন্ন ফলাফল দেখায়: সত্য ইতিবাচক, মিথ্যা ইতিবাচক, সত্য নেতিবাচক এবং মিথ্যা নেতিবাচক।