혼동 행렬과 정밀도, 재현율, 정확도 및 F-Measure 간의 관계

혼란 행렬은 이진 분류 작업에서 분류기에 의한 올바른 예측과 잘못된 예측 수를 요약하는 데 사용되는 기계 학습의 강력한 예측 분석 도구입니다.

간단히 말하면 "Confusion Matrix는 기계 학습 알고리즘의 성능 측정입니다."

혼동행렬을 시각화함으로써 대각선 값을 관찰하여 모델 정확도를 결정하고 정확한 분류 횟수를 평가할 수 있습니다.

행렬의 구조를 고려하면 행렬의 크기는 출력 클래스 수에 비례합니다.

혼동행렬은 예측값을 나타내는 열과 실제값을 나타내는 행으로 구성된 행렬 형식으로 분류 모델의 예측 결과를 요약합니다.

혼동행렬을 측정하면 분류 모델의 정확성과 오류 유형을 평가하는 데 도움이 됩니다.

혼동행렬의 장점

1. 분류기에서 발생한 오류 및 오류 유형에 대한 정보를 제공합니다.

2. 예측할 때 분류 모델이 얼마나 혼란스러운지 생각해 보세요.

3. 별도 배포의 분류 정확성 한계를 극복하는 데 도움이 됩니다.

4. 혼동 행렬은 재현율, 정밀도, 정확도 및 AUC-ROC 곡선을 계산하는 데 매우 적합합니다.

혼란 행렬의 정밀도, 재현율, 정확도 및 F-측정값

1. 정밀도: 정밀도는 올바르게 예측된 값이 실제로 양수인 수를 설명합니다. 또는 간단히 말해서, 올바르게 예측된 모든 양수 값 중에서 모델이 제공한 올바른 출력의 수를 제공합니다.

모델이 신뢰할 수 있는지 여부를 결정하며 정확도를 계산하는 공식은 TP/(TP+FP)입니다.

2. 재현율은 모델에서 정확하게 예측된 실제 양수 값의 수를 나타냅니다. 재현율 계산 공식은 TP/(TP+FN)입니다.

정밀도를 높이면 재현율이 감소하고 그 반대도 마찬가지입니다. 이를 정밀도/재현율 절충이라고 합니다.

3. 정확도: 분류 문제의 정확도를 결정하는 중요한 매개 변수 중 하나입니다. 이는 모델이 올바른 출력을 예측하는 빈도를 설명하고 분류기에 대한 올바른 예측 수와 분류기에 대한 예측 수를 측정할 수 있습니다. . 예측 합계의 비율입니다. 분류자. 공식은

정밀도: (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)

4입니다. F-측정값: 두 모델의 정밀도가 낮고 재현율이 높거나 정밀도가 높지만 재현율이 낮은 경우 이러한 모델을 비교하는 것은 매우 어렵습니다. 따라서 이 문제를 해결하기 위해 F-점수를 배포할 수 있습니다. F-점수는 정밀도와 재현율의 조화 평균입니다.

F점수를 계산하면 재현율과 정밀도를 동시에 평가할 수 있습니다. 또한 재현율이 정밀도와 같을 경우 F-점수는 최대이며 다음 공식을 사용하여 계산할 수 있습니다: F-측정값= (2*재현*정밀도)/ (재현율 + 정밀도)

위 내용은 혼동 행렬과 정밀도, 재현율, 정확도 및 F-Measure 간의 관계의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!