الارتباك مصفوفة

تعتبر مصفوفة الارتباك أداة مفيدة تستخدم في مهام التصنيف الثنائي لتقييم أداء نموذج التعلم الآلي أو المصنف الإحصائي. فهو يساعد على تصور أداء النموذج بطريقة أكثر سهولة من خلال توفير واجهة سهلة الاستخدام لعرض عدد التنبؤات الصحيحة وغير الصحيحة التي قدمها النموذج.

مصفوفات الارتباك هي مصفوفات تستخدم أربع فئات متميزة: الإيجابيات الحقيقية (TP)، والإيجابيات الكاذبة (FP)، والسلبيات الحقيقية (TN)، والسلبيات الكاذبة (FN). الإيجابيات الحقيقية هي الحالات التي يتنبأ فيها نموذج التعلم الآلي بالنتيجة بدقة؛ الإيجابيات الكاذبة هي الحالات التي يتنبأ فيها النموذج بنتيجة خاطئة؛ السلبيات الحقيقية هي الحالات التي يتنبأ فيها النموذج بشكل صحيح بأن النتيجة سلبية؛ والسلبيات الكاذبة هي الحالات التي يتنبأ فيها النموذج بشكل غير صحيح بأن النتيجة سلبية.

تُستخدم مصفوفات الارتباك لتقييم أداء النموذج عبر فئات مختلفة. بالإضافة إلى ذلك، تحتوي مصفوفات الارتباك على معلومات يمكن استخدامها لحساب العديد من الإحصائيات المختلفة، بما في ذلك الدقة والدقة والاستدعاء والنوعية.

بالإضافة إلى استخدامها لتقييم نماذج التعلم الآلي، يمكن أيضًا استخدام مصفوفات الارتباك لتقييم دقة الاختبارات والاستبيانات. غالبًا ما يتم استخدامها من قبل الباحثين في مجال صحة السكان لتقييم دقة استجابات الاستطلاع.

بشكل عام، تعد مصفوفة الارتباك أداة قوية في مجال التعلم الآلي وصحة السكان. إن قدرته على تصور دقة النموذج وقياس عدة مقاييس مختلفة تجعله أداة لا تقدر بثمن لتقييم أداء النماذج والاستطلاعات.