Matriz de confusión y varios indicadores de evaluación en aprendizaje profundo. - Code World

Matriz de confusión y varios indicadores de evaluación en aprendizaje profundo.

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matriz de confusión

TP: El verdadero positivo se considera una muestra positiva (Positiva) y en realidad es una muestra positiva (Verdadero).

FP: False Postivate se considera una muestra positiva (Positiva). De hecho, es una muestra negativa (Falso).

FN: Falso Negativo Una muestra considerada negativa es en realidad una muestra positiva (Falso).

TN: Verdadero Negativo se considera una muestra negativa (negativo) pero en realidad es una muestra negativa (Verdadero)

Positivo representa una muestra positiva, Verdadero representa un juicio correcto y Falso representa un juicio incorrecto.

Negativo representa una muestra negativa, Verdadero representa un juicio correcto y Falso representa un juicio incorrecto.

Índice de evaluación

Precisión Tasa de precisión: también conocida como tasa de precisión, indica la probabilidad de predicción correcta de muestras positivas en los resultados de la predicción .

Recuperación: también conocida como tasa de recuperación, representa la probabilidad de predicción correcta en la muestra positiva original.

Precisión: $Precisión=\frac{TP}{TP+FP}$ (muestras correctas/todas las muestras consideradas positivas)

Recordar: $Recordar=\frac{TP}{TP+FN}$ (muestras correctas/todas las muestras positivas)

Puntuación F1: $F1-Score=\frac{2*Precisión*Recuperación}{Precisión+Recuperación}$

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