Uma matriz de confusão é uma tabela que é usada para avaliar o desempenho de um modelo de aprendizagem de uma máquina. A tabela é composta por quatro quadrantes que representam os valores previstos e os valores reais. Os quadrantes são os seguintes:
Positivos verdadeiros (TP): Estes são os casos em que o modelo previu correctamente a classe positiva.
Verdadeiros negativos (TN): Estes são os casos em que o modelo previu correctamente a classe negativa.
Falsos positivos (PF): Estes são os casos em que o modelo previu incorrectamente a classe positiva.
Falsos negativos (FN): Estes são os casos em que o modelo previu incorrectamente a classe negativa.
A matriz de confusão pode ser usada para calcular uma série de métricas, tais como precisão, precisão, recall, e especificidade. A matriz de confusão pode ser 3×3? Sim, uma matriz de confusão pode ser de 3×3. Isto porque uma matriz de confusão é simplesmente uma tabela que é usada para avaliar o desempenho de um modelo de classificação. A tabela pode ter qualquer dimensão, dependendo do número de classes nos dados.
Porque é chamada de matriz de confusão?
Uma matriz de confusão é uma tabela que é usada para avaliar o desempenho de um modelo de aprendizagem de uma máquina. A tabela mostra a classe prevista para cada instância (linha) no conjunto de teste, bem como a classe real da instância (coluna).
O nome “matriz de confusão” vem do fato de que pode ser difícil interpretar os resultados da tabela. A tabela pode ser confusa porque pode ser difícil dizer qual classe é a classe “verdadeira”, e qual classe é a classe “prevista”.
A matriz de confusão pode ser usada para avaliar modelos de regressão?
Sim, a matriz de confusão pode ser usada para avaliar os modelos de regressão.
Uma matriz de confusão é uma tabela que é usada para descrever o desempenho de um modelo de classificação. A tabela é composta por quatro quadrantes diferentes. O primeiro quadrante é a verdadeira taxa positiva, que é a proporção de casos positivos que são corretamente classificados como positivos. O segundo quadrante é a taxa de falsos positivos, que é a proporção de casos negativos que são incorrectamente classificados como positivos. O terceiro quadrante é a taxa verdadeira negativa, que é a proporção de casos negativos que são corretamente classificados como negativos. O quarto quadrante é a taxa de falsos negativos, que é a proporção de casos positivos que são incorrectamente classificados como negativos.
A matriz de confusão pode ser usada para avaliar o desempenho de um modelo de regressão de várias maneiras. A primeira maneira é simplesmente olhar para a precisão geral do modelo. Esta é a proporção de casos que são corretamente classificados. A segunda maneira é olhar para os quadrantes individuais da matriz e comparar as taxas. A terceira maneira é calcular uma série de métricas diferentes a partir da matriz de confusão, como a precisão, a recordação e a especificidade. O que é uma boa precisão para a matriz de confusão? Não há uma resposta definitiva para esta pergunta, uma vez que depende da aplicação específica e do conjunto de dados. Entretanto, em geral, uma boa precisão para uma matriz de confusão seria de cerca de 80-85%.
Qual o aspecto de uma matriz de confusão?
Uma matriz de confusão é uma tabela que é usada para avaliar o desempenho de um modelo de aprendizagem de uma máquina. A tabela é composta por quatro linhas e quatro colunas, onde as linhas representam os valores reais e as colunas representam os valores previstos. Os quatro valores na tabela representam o número de verdadeiros positivos, falsos positivos, falsos negativos e verdadeiros negativos.