Contenu
- Définition - Que signifie matrice de confusion?
- Introduction à Microsoft Azure et au nuage Microsoft | Tout au long de ce guide, vous apprendrez ce qu'est le cloud computing et comment Microsoft Azure peut vous aider à migrer et à exploiter votre entreprise à partir du cloud.
- Techopedia explique Confusion Matrix
Définition - Que signifie matrice de confusion?
Une matrice de confusion est un type de construction de table qui joue un rôle spécifique dans l'apprentissage automatique et l'ingénierie associée. Il est utile de montrer la prévision et le rappel dans un système où les valeurs des données de test sont connues.
Introduction à Microsoft Azure et au nuage Microsoft | Tout au long de ce guide, vous apprendrez ce qu'est le cloud computing et comment Microsoft Azure peut vous aider à migrer et à exploiter votre entreprise à partir du cloud.
Techopedia explique Confusion Matrix
En règle générale, une matrice de confusion traite un processus de classification binaire. La table résultante est composée de deux lignes et de deux colonnes, remplies de quatre valeurs: vrais positifs, faux positifs, vrais négatifs et faux négatifs.
Dans la matrice de confusion, il existe un vrai positif où l'observation est positive avec une prédiction positive. Un faux positif existe où l'observation est négative, avec une prédiction positive. Un vrai négatif existe lorsque l'observation est négative avec une prédiction négative et un faux négatif indique une observation positive avec une prédiction négative.
Des équations assorties montrent ensuite comment calculer l'exactitude et la précision pour un projet donné. De nombreux projets de matrice de confusion utilisent des outils tels que Python SciKit ou Numpy, entre autres.