Sınıflandırma: Doğru / Yanlış ve Pozitif - Negatif

Bu bölümde, sınıflandırma modellerini değerlendirmek için kullanacağımız metriklerin temel yapı taşlarını tanımlayacağız. Ancak öncelikle masal:

Aesop's Fable: The Boy Boy Cri Wolf (sıkıştırılmış)

Sıkınca kasabanın sürüsünü gösteren bir çoban çocuğu sıkılıyor. Biraz eğlenmek için "Kurt!" diye bağırır ve elinde hiçbir kurt yok. Köylüler sürüyü korumak için koştular ancak çocuklarının esprilerini oynadıklarını fark ettiklerinde çok kızdılar.

[Önceki paragrafı N kez yinele.]

Bir gece kurt köpeği, sürüye yaklaşan gerçek bir kurt görür ve "Kurt!" diye bağırır. Köylüler tekrar aldatılmayı ve evlerinde kalmayı reddeder. Aç kurt, kuzu kucağına dönen sürüyü açıyor. Şehir her yere aç. Heyecan duyuyoruz.

Aşağıdaki tanımları verelim:

  • "Kurt" kelimesi olumlu bir sınıf.
  • "Kurt yok", negatif sınıftır.

"Kurt algılama" modelimizi, olası dört sonucun tümünü gösteren 2x2 konfigürasyon matrisini kullanarak özetleyebiliriz:

Gerçek Pozitif (TP):
  • Gerçek: Kurt tehdidi.
  • Çoban şöyle dedi: "Kurt."
  • Sonuç: Çoban bir kahramandır.
 Hatalı Pozitif (FP):
  • Gerçek: Kurt tehdidi yok.
  • Çoban şöyle dedi: "Kurt."
  • Sonuç: Köylüler, uyandırdıkları için çoban kızgınlığındadır.
False Negatif (FN):
  • Gerçek: Kurt tehdidi.
  • Çoban şöyle dedi: &"Kurt yok"
  • Sonuç: Kurtlar tüm koyunları yemiş oluyor.
 Gerçek Negatif (TN):
  • Gerçek: Kurt tehdidi yok.
  • Çoban şöyle dedi: &"Kurt yok"
  • Sonuç: Herkes iyidir.

Doğru pozitif, modelin olumlu sınıfı doğru şekilde tahmin ettiği bir sonuçtur. Benzer şekilde, doğru negatif, modelin negatif sınıfını doğru şekilde tahmin ettiği bir sonuçtur.

Hatalı pozitif, modelin olumlu sınıfı yanlış şekilde tahmin ettiği bir sonuçtur. Hatalı negatif ise modelin yanlış sınıfı tahmin ettiği bir sonuçtur.

Aşağıdaki bölümlerde, bu dört sonuçtan elde edilen metrikleri kullanarak sınıflandırma modellerinin nasıl değerlendirileceğini göreceğiz.

Önceki
Eşik
Sonraki
Doğruluk