Единственный способ получить 100 percent precision — это классифицировать все Constructive выборки как Constructive без классификации Adverse как Positive. Precision отражает, насколько надежна модель при классификации Positive-меток. В популярной Python-библиотеке Scikit-learn есть модуль metrics, который можно использовать для вычисления метрик в матрице ошибок. Перед вычислением https://deveducation.com/ матрицы ошибок необходимо выбрать целевой класс.

Однако, Accuracy не является единственным критерием качества результата и может быть не достаточно для оценки некоторых задач. Accuracy – важный показатель в различных областях, таких как машинное обучение, статистика, биология, экономика и другие. Например, в машинном обучении Accuracy определяет, насколько хорошо модель обучена распознавать изображения лиц или классифицировать товары на фото. В статистике Accuracy используется для оценки качества прогнозирования, например, прогнозирования цен на акции или погоды. Кроме того, Accuracy не всегда является наилучшей метрикой оценки.

Accuracy — Меткость

Если она высока, вы можете доверять решению модели по определению очередной выборки как Positive. Таким образом, precision помогает узнать, насколько точна модель, когда она говорит, что семпл имеет класс Constructive. В оставшейся части этого текста мы сосредоточимся только на двух классах. В следующем разделе обсуждаются три ключевых показателя, которые рассчитываются на основе матрицы ошибок. Accuracy — это метрика, которая описывает, насколько близки результаты модели к правильным ответам. В целом, Accuracy — важный параметр, который следует учитывать при анализе данных и построении моделей машинного обучения.

Матрица Ошибок Для Мультиклассовой Классификации

Precision представляет собой отношение числа семплов, верно классифицированных как Positive, к общему числу выборок с меткой Positive (распознанных правильно и неправильно). Precision измеряет точность модели при определении класса Positive. Рассчитаем accuracy с помощью Scikit-learn на основе ранее полученной матрицы ошибок. Переменная acc содержит результат деления суммы True Positive и True Negative метрик на сумму всех значений матрицы.

Следовательно, модели можно доверять в ее способности обнаруживать представителей класса Constructive. Функция вычисляет матрицу ошибок для каждого класса и возвращает все матрицы. Их порядок соответствует порядку меток в параметре labels.

• Подобно precision_score(), функция repl_score() из модуля sklearn.metrics вычисляет recall.
• Переменная acc содержит результат деления суммы True Optimistic и True Negative метрик на сумму всех значений матрицы.
• Его неточность может привести к случайному удалению вашей селезенки.
• Перед вычислением матрицы ошибок необходимо выбрать целевой класс.
• Особенно важно следить за Accuracy в медицинских и научных исследованиях, где неверные результаты могут иметь негативные последствия.

Некоторые задачи могут требовать высокой точности вифацинательных классах, что может привести к ошибкам в классификации других классов. В таких случаях может потребоваться использование F1 Score или других метрик. Recall рассчитывается как отношение числа Optimistic выборок, корректно классифицированных как Constructive, к общему количеству Positive семплов.

Вы бы доверились хирургу, которому не хватает аккуратности, чтобы удалить ваш аппендикс? Его неточность может привести к случайному удалению вашей селезенки. Метеоролог с сомнительной точностью тоже не будет популярен, особенно когда каждый раз, когда он предсказывает солнечный день, идет дождь.

Он будет отмечен как Constructive, а все остальные отмечены как Negative. Мы можем рассчитать эти четыре показателя для семи предсказаний, использованных нами ранее. Полученная матрица ошибок представлена на следующем рисунке. Сравните достоверные и полученные метки — мы имеем four верных и 3 неверных предсказания.

В процессе сбора информации Accuracy позволяет оценить соответствие полученных данных фактической действительности. Чем выше Accuracy, тем точнее результаты измерений и тем меньше вероятность ошибок и искажений данных. Основываясь на этих 4 accuracy это показателях, мы перешли к обсуждению accuracy, precision и recall метрик. Каждая из них была определена и использована в нескольких примерах. Модуль sklearn.metrics применяется для расчета каждого вышеперечисленного показателя.

В этом руководстве обсуждается матрица ошибок и то, как рассчитываются precision, recall и accuracy метрики. Представьте, что вам дали изображение и попросили Юзабилити-тестирование определить все автомобили внутри него. Поскольку цель состоит в том, чтобы обнаружить все автомобили, используйте recall. Такой подход может ошибочно классифицировать некоторые объекты как целевые, но в конечном итоге сработает для предсказания всех автомобилей. Подобно precision_score(), функция repl_score() из модуля sklearn.metrics вычисляет recall. Представьте себе человека, который пользуется всеобщим доверием; когда он что-то предсказывает, окружающие ему верят.

Он рассчитывается как отношение количества правильных прогнозов к их общему количеству. Чтобы вычислить матрицу ошибок для задачи с большим числом классов, используется функция multilabel_confusion_matrix(), как показано ниже. В дополнение к параметрам y_true и y_pred третий параметр labels принимает список классовых меток.

Теперь предположим, что вам дали снимок с результатами маммографии, и вас попросили определить наличие рака. Таким образом, предпочтительным показателем в данном случае является precision. В Scikit-learn модуль sklearn.metrics имеет функцию precision_score(), которая получает в качестве аргументов эталонные и предсказанные метки и возвращает precision. Параметр pos_label принимает метку класса Constructive (по умолчанию 1).

Только в этом случае можно доверять информации и принимать важные решения на основе полученной информации. Особенно важно следить за Accuracy в медицинских и научных исследованиях, где неверные результаты могут иметь негативные последствия. Обратите внимание, что порядок метрик отличается от описанного выше.