ในส่วนนี้ เราจะกําหนดองค์ประกอบพื้นฐานของเมตริกที่จะใช้ประเมินรูปแบบการแยกประเภท ตัวอย่างแรกคือ
Aesop's Fable: The Boy Who Crries Wolf (บีบอัด)
เด็กชายเลี้ยงแกะรู้สึกเบื่อหน่ายที่มีโอกาสได้มาเยือนเมือง แล้วเรื่องราวสนุกสนานต่างๆ ของเขา ก็จะร้องไห้ฟูมฟาย หมาป่า!" แม้ว่าจะมองไม่เห็นหมาป่าเลย ชาวบ้านวิ่งฝ่าฝูงฝูงไป แต่กลับโกรธมากเมื่อรู้ว่าเด็กผู้ชายกําลังเล่นมุกแกล้งพวกเขา
[ทําซ้ําย่อหน้าก่อนหน้า N ครั้ง]
คืนหนึ่ง เด็กชายเลี้ยงแกะดูลิงหมาป่าตัวจริงกําลังเข้าใกล้ฝูงแกะ และตะโกนเรียก &{0}tt;Wolf!" ชาวบ้านปฏิเสธที่จะหลงกลถูกหลงอีกและอยู่ในบ้านของตนเอง หมาป่าผู้หิวโหยเปลี่ยนฝูงให้กลายเป็นลูกแกะ เมืองกําลังหิว ความตื่นตระหนก
มานิยามต่อไปนี้กัน
- "Wolf" เป็นคลาสที่เป็นบวก
- "ไม่มี Wolf" เป็นชั้นเรียนเชิงลบ
เราสามารถสรุป "การคาดคะเนของหมาป่า&การเสนอราคา; โดยใช้เมทริกซ์การแบบเปิดขนาด 2x2 ที่แสดงถึงองค์ประกอบที่เป็นไปได้ทั้ง 4 องค์ประกอบ
True Positive (TP):
|
False Positive (FP):
|
FalseFalse (FN):
|
True true (TN)
|
ค่าบวกที่แท้จริงคือผลลัพธ์ที่โมเดลถูกต้องคาดการณ์คลาสบวก ในทํานองเดียวกัน ค่าลบที่แท้จริงคือผลลัพธ์ที่โมเดลถูกต้องในการคาดการณ์คลาสเชิงลบ
ค่าเท็จคือผลลัพธ์ที่โมเดล ไม่ถูกต้อง คาดการณ์คลาสบวก และค่าเท็จคือผลลัพธ์ที่โมเดลไม่ถูกต้องคาดการณ์คลาสเชิงลบ
ในส่วนต่อไปนี้ เราจะดูวิธีประเมินโมเดลการแยกประเภทโดยใช้เมตริกที่ได้จากผลลัพธ์ทั้ง 4 นี้