Ma trận hỗn loạn

Ma trận nhầm lẫn là một công cụ hữu ích được sử dụng trong các nhiệm vụ phân loại nhị phân để đánh giá hiệu suất của mô hình học máy hoặc phân loại thống kê. Nó giúp trực quan hóa hiệu suất của mô hình một cách trực quan hơn bằng cách cung cấp giao diện thân thiện với người dùng để hiển thị số lượng dự đoán đúng và sai do mô hình đưa ra.

Ma trận nhầm lẫn là ma trận sử dụng bốn loại riêng biệt: dương tính thật (TP), dương tính giả (FP), âm tính thật (TN) và âm tính giả (FN). Điểm tích cực thực sự là những trường hợp mô hình học máy dự đoán chính xác kết quả; dương tính giả là trường hợp mô hình dự đoán sai kết quả; âm tính thực sự là những trường hợp khi mô hình dự đoán chính xác rằng kết quả là âm tính; và âm tính giả là những trường hợp khi mô hình dự đoán sai rằng kết quả là âm tính.

Ma trận nhầm lẫn được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình trên các danh mục khác nhau. Ngoài ra, ma trận nhầm lẫn chứa thông tin có thể được sử dụng để tính toán một số số liệu thống kê khác nhau, bao gồm độ chính xác, độ chính xác, khả năng thu hồi và độ đặc hiệu.

Ngoài việc được sử dụng để đánh giá các mô hình học máy, ma trận nhầm lẫn còn có thể được sử dụng để đánh giá tính chính xác của các bài kiểm tra và khảo sát. Chúng thường được các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực sức khỏe cộng đồng sử dụng để đánh giá tính chính xác của các câu trả lời khảo sát.

Nhìn chung, ma trận nhầm lẫn là một công cụ mạnh mẽ trong lĩnh vực học máy và sức khỏe cộng đồng. Khả năng trực quan hóa độ chính xác của mô hình và đo lường một số số liệu khác nhau khiến nó trở thành một công cụ vô giá để đánh giá hiệu suất của các mô hình và khảo sát.