Matriks kebingungan

Matriks konfusi adalah alat berguna yang digunakan dalam tugas klasifikasi biner untuk menilai performa model pembelajaran mesin atau pengklasifikasi statistik. Ini membantu memvisualisasikan performa model dengan cara yang lebih intuitif dengan menyediakan antarmuka yang ramah pengguna untuk menampilkan jumlah prediksi benar dan salah yang dibuat oleh model.

Matriks kebingungan adalah matriks yang menggunakan empat kategori berbeda: positif benar (TP), positif palsu (FP), negatif benar (TN), dan negatif palsu (FN). Hal positif yang sebenarnya adalah kasus ketika model pembelajaran mesin memprediksi hasilnya secara akurat; positif palsu adalah kasus ketika model memprediksi hasil yang salah; true negative adalah kasus ketika model memprediksi dengan tepat bahwa hasilnya negatif; dan negatif palsu adalah kasus ketika model salah memprediksi bahwa hasilnya negatif.

Matriks kebingungan digunakan untuk mengevaluasi performa model di berbagai kategori. Selain itu, matriks konfusi berisi informasi yang dapat digunakan untuk menghitung beberapa statistik berbeda, termasuk presisi, akurasi, perolehan, dan spesifisitas.

Selain digunakan untuk mengevaluasi model pembelajaran mesin, matriks konfusi juga dapat digunakan untuk menilai keakuratan pengujian dan survei. Mereka sering digunakan oleh para peneliti di bidang kesehatan masyarakat untuk menilai keakuratan tanggapan survei.

Secara keseluruhan, matriks konfusi adalah alat yang ampuh di bidang pembelajaran mesin dan kesehatan masyarakat. Kemampuannya untuk memvisualisasikan keakuratan model dan mengukur beberapa metrik berbeda menjadikannya alat yang sangat berharga untuk mengevaluasi kinerja model dan survei.