S:
Bir karışıklık matrisi ML'de neden yararlıdır?
A:Bir karmaşa matrisinin makine öğrenmesinde (ML) neden değerli olduğu hakkında konuşmanın birkaç yolu vardır - ancak en basit yollardan biri, karışıklık matrisinin bir veri görselleştirme kaynağı olduğunu açıklamaktır.
Bir karışıklık matrisi, izleyicilerin bir bakışta bir sınıflandırıcı veya başka bir algoritma kullanmanın sonuçlarını görmesini sağlar. Analitik sonuçları göstermek için basit bir tablo kullanarak, karışıklık matrisi esas olarak çıktılarınızı daha sindirilebilir bir görünüme indirir.
Karışıklık matrisi, sonuçları düzenlemek için belirli bir terminoloji kullanır. Yanlış pozitifler ve yanlış negatiflerin yanı sıra gerçek pozitifler ve gerçek negatifler vardır. Daha karmaşık bir karışıklık matrisi veya karşılaştırma sınıflandırmasına dayanan bir karışıklık için, bu değerler iki farklı nesne için gerçek ve öngörülen sınıflar olarak gösterilebilir.
Anlamsal terminolojiden bağımsız olarak, sonuçlar kare (veya dikdörtgen) bir tabloda gruplandırılır.
Bu görüş analistlerin sonuçları sınıflandırırken bir algoritmanın ne kadar doğru olduğunu görmelerini kolaylaştırır. (Yeni Jeneratörler Oku Modern Algoritmaları ASCII Sanatına Çalıştırdı.)
Karışıklık matrisinin faydası, ML projelerinin karmaşıklığı ve ayrıca bilgilerin biçimlendirilmesi ve kullanıcılara ulaştırılması ile ilgilidir. Yanlış pozitifler, yanlış negatifler, gerçek pozitifler ve gerçek negatifler dahil olmak üzere bir dizi doğrusal sonuç düşünün. (Machine Learning 101'i okuyun.)
Bir kullanıcının, algoritmanın nasıl çalıştığını ve ne kadar doğru olduğunu anlamak için tüm bu doğrusal sonuçları bir grafiğe dökmesi gerekir. Karışıklık matrisi ile bu bilgiler basitçe güçlü bir görsel modelde sunulur.
Örneğin, makineden beşi meyve, beşi sebze olmak üzere 20 görüntüyü sınıflandırmasını istendiğini varsayalım. Bir karışıklık matrisi aşağıdaki içerikleri barındırıyorsa (soldan saat yönünde): 7, 5, 3, 5, o zaman matris, yedinin doğru bir şekilde sebze olarak tanımlandığını, üçünün de doğru olarak meyve olarak sınıflandırıldığını gösteriyor.
Diğer 10, temsil edildiği gibi, programın görüntüyü doğru bir şekilde tanımlayamadığı sonuçlardır.
Karışıklık matrisi, her türlü ML analizinde yararlı olacaktır. Bu kaynağı gözlemleyerek, kullanıcılar boyutluluk ve aşırı uyum gibi sorunların nasıl ele alınacağını ve bir algoritmayı optimize etmenin diğer yollarını anlayabilirler.
