Matriz de confusão

Uma matriz de confusão é uma ferramenta útil usada em tarefas de classificação binária para avaliar o desempenho de um modelo de aprendizado de máquina ou classificador estatístico. Ela ajuda a visualizar o desempenho do modelo de forma mais intuitiva, fornecendo uma interface fácil de usar para exibir o número de previsões corretas e incorretas feitas pelo modelo.

As matrizes de confusão são matrizes que usam quatro categorias distintas: verdadeiros positivos (TP), falsos positivos (FP), verdadeiros negativos (TN) e falsos negativos (FN). Os verdadeiros positivos são casos em que o modelo de aprendizado de máquina prevê com precisão o resultado; os falsos positivos são casos em que o modelo prevê o resultado errado; os verdadeiros negativos são casos em que o modelo prevê corretamente que o resultado é negativo; e os falsos negativos são casos em que o modelo prevê incorretamente que o resultado é negativo.

As matrizes de confusão são usadas para avaliar o desempenho de um modelo em diferentes categorias. Além disso, as matrizes de confusão contêm informações que podem ser usadas para calcular várias estatísticas diferentes, incluindo precisão, exatidão, recuperação e especificidade.

Além de serem usadas para avaliar modelos de aprendizado de máquina, as matrizes de confusão também podem ser usadas para avaliar a precisão de testes e pesquisas. Elas são frequentemente usadas por pesquisadores no campo da saúde da população para avaliar a precisão das respostas de pesquisas.

De modo geral, a matriz de confusão é uma ferramenta poderosa no campo do aprendizado de máquina e da saúde da população. Sua capacidade de visualizar a precisão de um modelo e medir várias métricas diferentes faz dela uma ferramenta inestimável para avaliar o desempenho de modelos e pesquisas.