Definição – O que significa Matriz de confusão?
Uma matriz de confusão é um tipo de construção de tabela que desempenha um papel específico no aprendizado de máquina e engenharia relacionada. Isso ajuda a mostrar a previsão e a recuperação em um sistema onde os valores dos dados de teste são conhecidos.
Definirtec explica Confusion Matrix
Normalmente, uma matriz de confusão trata de um processo binário de classificação. A tabela resultante é composta de duas linhas e duas colunas, preenchidas com quatro valores – verdadeiros positivos, falsos positivos, verdadeiros negativos e falsos negativos.
Na matriz de confusão, um verdadeiro positivo existe onde a observação é positiva com uma previsão positiva. Um falso positivo existe onde a observação é negativa, com uma previsão positiva. Um verdadeiro negativo existe onde a observação é negativa com previsão negativa e um falso negativo indica uma observação positiva com uma previsão negativa.
Equações variadas mostram como calcular a exatidão e a precisão para um determinado projeto. Muitos projetos de matriz de confusão utilizarão ferramentas como Python SciKit ou Numpy ou outras.