Matrice de confusion de l’apprentissage supervisé

Une matrice de confusion est une matrice N x N utilisée pour évaluer les performances d’un modèle de classification, où N est le nombre de classes cibles. La matrice compare les valeurs réelles de la cible avec celles prédites par le modèle d’apprentissage automatique.

Qu’est-ce que la matrice de confusion dans la classification supervisée ?

La matrice de confusion est une méthode couramment utilisée pour évaluer l’exactitude de la classification des images de télédétection. Elle exprime les résultats de la classification des données d’échantillon et les résultats de la comparaison des classes réelles au sol par une matrice de dimension n × n [35] [36] [37].

Comment obtenir une matrice de confusion dans l’apprentissage automatique ?

En utilisant les valeurs prédites (pred) et nos valeurs réelles (y_test), nous pouvons créer une matrice de confusion avec la fonction confusion_matrix. Ensuite, en utilisant la méthode ravel() de notre fonction confusion_matrix, nous pouvons obtenir les valeurs True Positive, True Negative, False Positive et False Negative.

Comment obtenir une matrice de confusion à partir d’un modèle ?

Comment calculer une matrice de confusion pour la classification binaire

Quelles sont les 4 valeurs d’une matrice de confusion ?

Les métriques de performance les plus fréquemment utilisées pour la classification en fonction de ces valeurs sont l’exactitude (ACC), la précision (P), la sensibilité (Sn), la spécificité (Sp) et les valeurs F-score. Le calcul de ces mesures de performance en fonction des valeurs de la matrice de confusion est effectué selon les équations (14.49)-(14.53).

Pourquoi avons-nous besoin d’une matrice de confusion dans l’apprentissage automatique ?

Nécessité de la matrice de confusion dans l’apprentissage automatique

Elle évalue la performance des modèles de classification, lorsqu’ils font des prédictions sur des données de test, et indique la qualité de notre modèle de classification. Elle indique non seulement l’erreur commise par les classificateurs, mais aussi le type d’erreur, par exemple une erreur de type I ou de type II.

Qu’est-ce que la matrice de confusion dans l’algorithme KNN ?

La matrice de confusion est un tableau qui est utilisé pour montrer le nombre de prédictions correctes et incorrectes sur un problème de classification lorsque les valeurs réelles de l’ensemble de test sont connues. Elle a le format suivant. Source – Self. Les valeurs vraies sont le nombre de prédictions correctes effectuées. from sklearn.metrics import confusion_matrix.

Comment calculer la matrice de confusion pour un problème de classification à 3 classes ?

La matrice de confusion donne une comparaison entre les valeurs réelles et les valeurs prédites. La matrice de confusion est une matrice N x N, où N est le nombre de classes ou de sorties. Pour 2 classes, on obtient une matrice de confusion 2 x 2. Pour 3 classes, on obtient une matrice de confusion 3 x 3.

Comment générer une matrice de confusion à partir d’un rapport de classification ?

Pour créer la matrice de confusion, nous pouvons utiliser sklearn confusion_matrix(), qui prend les valeurs réelles (y_test) et les valeurs prédites (y_predict). Nous pouvons utiliser seaborn pour imprimer une carte thermique de la matrice de confusion. Les lignes de la matrice représentent les classes réelles, tandis que les colonnes représentent les classes prédites.

Peut-on utiliser la matrice de confusion dans la régression linéaire ?

Citation du vidéo :

Qu’est-ce que la matrice de confusion avec un exemple ?

La matrice de confusion est une méthode d’apprentissage automatique utile qui vous permet de mesurer le rappel, la précision, l’exactitude et la courbe AUC-ROC. L’exemple ci-dessous permet de connaître les termes True Positive, True Negative, False Negative, et True Negative. Vrai positif : Vous avez projeté un positif et il s’avère être vrai.

Qu’est-ce qu’une matrice de confusion dans le clustering ?

La matrice de confusion des paires calcule une matrice de similarité 2 par 2 entre deux clusters en considérant toutes les paires d’échantillons et en comptant les paires qui sont assignées dans le même ou dans des clusters différents sous les clusters réels et prédits.

Pourquoi la matrice de confusion est-elle utilisée dans la régression logistique ?

La matrice de confusion est l’une des mesures les plus simples et les plus intuitives utilisées pour déterminer la précision d’un modèle de classification, où la sortie peut être constituée de deux catégories ou plus. Il s’agit de la méthode la plus populaire utilisée pour évaluer la régression logistique.