Una matrice di confusione è una tabella utilizzata per valutare le prestazioni di un modello di classificazione. Permette di misurare l'accuratezza delle previsioni di un modello confrontando i valori previsti con i valori reali. La matrice di confusione può anche essere utilizzata per determinare gli errori specifici che un modello commette.
La struttura di una matrice di confusione è semplice ma potente. È composta da quattro elementi: veri positivi, falsi positivi, veri negativi e falsi negativi. Ogni elemento rappresenta il numero di volte in cui un'osservazione è stata classificata correttamente o erroneamente.
L'interpretazione dei risultati di una matrice di confusione può essere effettuata calcolando varie metriche di performance come l'accuratezza, la precisione, il richiamo e il punteggio F
L'accuratezza è la metrica di base utilizzata per valutare un modello di classificazione. È definita come il numero di previsioni corrette diviso per il numero totale di previsioni. Un modello con un punteggio di accuratezza elevato indica che sta facendo previsioni corrette il più delle volte.
La precisione è una misura della capacità di un modello di identificare correttamente le istanze positive. Un modello con un punteggio di precisione elevato indica che sta identificando correttamente le istanze positive il più delle volte.
Il richiamo è una misura della capacità di un modello di identificare correttamente tutte le istanze positive. Un modello con un punteggio di richiamo elevato indica che identifica correttamente tutte le istanze positive più spesso di quanto non faccia.
Il punteggio F1 è una combinazione di precisione e richiamo. Si calcola prendendo la media armonica di precisione e richiamo. Un modello con un punteggio F1 elevato indica che prevede correttamente le istanze positive e identifica correttamente tutte le istanze positive il più delle volte.
Le matrici di confusione possono essere utilizzate per identificare le aree di miglioramento di un modello di classificazione. Esaminando i valori degli elementi della matrice di confusione, è possibile determinare quali modifiche devono essere apportate al modello per migliorarne l'accuratezza.
La matrice di confusione è una tabella utilizzata per valutare le prestazioni di un modello di apprendimento automatico. La tabella è composta da quattro quadranti che rappresentano i valori previsti e quelli effettivi per due classi diverse. I quadranti sono etichettati come vero positivo (TP), falso positivo (FP), vero negativo (TN) e falso negativo (FN).
Per esempio, immaginiamo di avere un modello di classificazione binaria che predice se un'e-mail è spam o meno. Il modello prevede che una particolare e-mail sia spam, ma in realtà non lo è. Questo sarebbe rappresentato come un falso positivo. Questo sarebbe rappresentato come un falso positivo nella matrice di confusione.
La matrice di confusione è una tabella utilizzata per valutare le prestazioni di un modello di apprendimento automatico. La tabella è composta da quattro quadranti, ognuno dei quali rappresenta i valori previsti e quelli effettivi per una particolare classe. Il primo quadrante rappresenta i veri positivi, ossia i valori correttamente previsti dal modello. Il secondo quadrante rappresenta i falsi positivi, ovvero i valori erroneamente previsti dal modello. Il terzo quadrante rappresenta i falsi negativi, ovvero i valori non previsti dal modello. Il quarto quadrante rappresenta i veri negativi, ovvero i valori che sono stati correttamente previsti dal modello.
Una matrice di confusione è una tabella utilizzata per valutare le prestazioni di un modello di apprendimento automatico. I quattro parametri di una matrice di confusione sono:
Vero positivo (TP): Il modello prevede correttamente che l'evento si verifichi.
Falso positivo (FP): il modello prevede che l'evento si verifichi, ma in realtà non si verifica.
Vero negativo (TN): Il modello predice correttamente che l'evento non si verificherà.
Falso negativo (FN): Il modello predice che l'evento non si verificherà, ma in realtà si verifica.
Esistono diversi modi per analizzare una matrice di confusione, ma il più comune consiste semplicemente nell'esaminare l'accuratezza complessiva delle previsioni. Questo può essere fatto sommando il numero totale di previsioni corrette e dividendolo per il numero totale di previsioni fatte.
Un altro modo per analizzare una matrice di confusione è quello di esaminare l'accuratezza individuale di ciascuna classe. Questo può essere fatto sommando il numero di previsioni corrette per ogni classe e dividendolo per il numero totale di previsioni fatte per quella classe.
Infine, è possibile esaminare anche la precisione e il richiamo per ogni classe. La precisione è il numero di previsioni corrette diviso per il numero totale di previsioni fatte per quella classe. Il richiamo è il numero di previsioni corrette diviso per il numero totale di istanze effettive di quella classe.
La matrice di confusione è una tabella utilizzata per valutare le prestazioni di un modello di apprendimento automatico. La tabella è composta da quattro quadranti che rappresentano i valori previsti e i valori effettivi. I quadranti sono i seguenti:
Veri positivi (TP): Sono i casi in cui il modello ha previsto il valore corretto.
Falsi positivi (FP): sono i casi in cui il modello ha previsto un valore sbagliato.
Veri negativi (TN): Sono i casi in cui il modello non ha previsto il valore corretto.
Falsi negativi (FN): Sono i casi in cui il modello non ha previsto il valore sbagliato.
La matrice di confusione può essere utilizzata per calcolare una serie di misure di performance, come accuratezza, precisione, richiamo e specificità.