Verwirrung Matrix

Autor: Laura McKinney
Erstelldatum: 5 April 2021
Aktualisierungsdatum: 1 Juli 2024
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Confusion Matrix ganz einfach erklärt | Künstliche Intelligenz
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Inhalt

Definition - Was bedeutet Verwirrungsmatrix?

Eine Verwirrungsmatrix ist eine Art Tabellenkonstrukt, das beim maschinellen Lernen und beim zugehörigen Engineering eine besondere Rolle spielt. Es hilft, die Vorhersage und den Abruf in einem System darzustellen, in dem die Werte der Testdaten bekannt sind.


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Techopedia erklärt die Confusion Matrix

Typischerweise behandelt eine Verwirrungsmatrix einen binären Klassifizierungsprozess. Die sich ergebende Tabelle besteht aus zwei Zeilen und zwei Spalten, die mit vier Werten gefüllt sind - wahr-positiv, falsch-positiv, wahr-negativ und falsch-negativ.

In der Verwirrungsmatrix gibt es ein echtes Positiv, bei dem die Beobachtung mit einer positiven Vorhersage positiv ist. Ein falsches Positiv liegt vor, wenn die Beobachtung negativ ist, mit einer positiven Vorhersage. Ein wahres Negativ liegt vor, wenn die Beobachtung mit negativer Vorhersage negativ ist, und ein falsches Negativ zeigt eine positive Beobachtung mit negativer Vorhersage an.


Verschiedene Gleichungen zeigen dann, wie Genauigkeit und Präzision für ein bestimmtes Projekt berechnet werden. Viele Verwirrungsmatrix-Projekte verwenden Tools wie Python SciKit oder Numpy oder andere.