تصویری: دقت در ماتریس سردرگمی چیست؟
2024 نویسنده: Miles Stephen | [email protected]. آخرین اصلاح شده: 2023-12-15 23:35
آ ماتریس سردرگمی تکنیکی برای خلاصه کردن عملکرد یک الگوریتم طبقه بندی است. طبقه بندی دقت اگر تعداد مشاهدات نابرابر در هر کلاس داشته باشید یا اگر بیش از دو کلاس در مجموعه داده خود داشته باشید، به تنهایی می تواند گمراه کننده باشد.
بنابراین، چگونه دقت یک ماتریس سردرگمی را پیدا می کنید؟
بهترین دقت 1.0 است، در حالی که بدترین آن 0.0 است. همچنین می تواند باشد محاسبه شد توسط 1 - ERR. دقت است محاسبه شد به عنوان تعداد کل دو پیش بینی صحیح (TP + TN) تقسیم بر تعداد کل یک مجموعه داده (P + N).
همچنین ممکن است پرسیده شود که دقت متعادل در ماتریس سردرگمی چیست؟ به دلیل عدم وجود یک اصطلاح بهتر، آنچه من آن را "معمولی" یا "کلی" می نامم دقت همانطور که در سمت چپ نشان داده شده است محاسبه می شود: نسبت نمونه هایی که به درستی طبقه بندی شده اند، با شمارش هر چهار سلول در ماتریس سردرگمی . دقت متعادل به عنوان میانگین نسبت اصلاح شده هر کلاس به صورت جداگانه محاسبه می شود.
با در نظر گرفتن این موضوع، ماتریس سردرگمی به شما چه می گوید؟
آ ماتریس سردرگمی جدولی است که اغلب برای توصیف عملکرد یک مدل طبقه‌بندی (یا «طبقه‌بندی‌کننده») روی مجموعه‌ای از داده‌های آزمایشی استفاده می‌شود که مقادیر واقعی آنها هستند شناخته شده. این امکان تجسم عملکرد یک الگوریتم را فراهم می کند.
ماتریس سردرگمی یادآوری چیست؟
تجسم دقیق و به خاطر آوردن اول این است ماتریس سردرگمی که برای محاسبه سریع دقت مفید است و به خاطر آوردن با توجه به برچسب های پیش بینی شده از یک مدل. آ ماتریس سردرگمی زیرا طبقه بندی باینری چهار نتیجه متفاوت را نشان می دهد: مثبت واقعی، مثبت کاذب، منفی درست و منفی کاذب.
توصیه شده:
طراحی داخلی ماتریس مجاورت چیست؟
در طراحی داخلی، ماتریس مجاورت جدولی است که نشان می دهد چه فضاهایی باید و چه فضاهایی نباید در پلان به یکدیگر نزدیک باشند. صرف زمان برای ترسیم این ماتریس به این معنی است که دیگر لازم نیست برنامه خود را هر بار که نمی توانید به یاد بیاورید که آیا مشتری می خواهد اتاق تخته به اتاق استراحت نزدیک باشد یا نه، مرور کنید
بهینه سازی ماتریس Hessian چیست؟
استفاده در بهینه‌سازی ماتریس‌های Hessian در مسائل بهینه‌سازی در مقیاس بزرگ در روش‌های نوع نیوتنی استفاده می‌شوند، زیرا آنها ضریب عبارت درجه دوم یک بسط تیلور محلی یک تابع هستند
چرا دقت و دقت در علم مهم است؟
دقت نشان می دهد که اندازه گیری چقدر به مقدار واقعی خود نزدیک می شود. این مهم است زیرا تجهیزات بد، پردازش ضعیف داده یا خطای انسانی می تواند منجر به نتایج نادرستی شود که خیلی به واقعیت نزدیک نیست. دقت این است که یک سری اندازه گیری از یک چیز چقدر به یکدیگر نزدیک است
دقت و یادآوری در داده کاوی چیست؟
در حالی که دقت به درصدی از نتایج مرتبط شما اشاره دارد، یادآوری به درصدی از کل نتایج مرتبط اشاره دارد که به درستی توسط الگوریتم شما طبقه بندی شده اند. برای مشکلات دیگر، یک معاوضه مورد نیاز است و باید تصمیم گرفت که دقت را به حداکثر برسانیم یا یادآوری کنیم
چگونه می توان یک ماتریس را به یک ماتریس هویت تبدیل کرد؟
ویدئو علاوه بر این، چگونه معکوس یک ماتریس را با استفاده از یک ماتریس هویت پیدا می کنید؟ به همین ترتیب برای ماتریس ها . اگر a را ضرب کنید ماتریس (مانند الف) و آن معکوس (در این مورد، A – 1 )، شما دریافت می کنید ماتریس هویت I. و نکته از ماتریس هویت این است که IX = X برای هر کدام ماتریس X (به معنی "