ماتریس درهم‌ریختی یک ابزار قدرتمند برای ارزیابی عملکرد یک سیستم دسته‌بندی است که نتایج دسته‌بندی را به صورت جامع نمایش می‌دهد. این ماتریس شامل تعداد نمونه‌هایی است که به درستی یا به طور اشتباه در هر کلاس دسته‌بندی شده‌اند. با تحلیل ماتریس درهم‌ریختی، می‌توانید به نتایج دقیق‌تری از عملکرد الگوریتم‌های دسته‌بندی خود دست یابید.
در زیر توضیحاتی در مورد نحوه استفاده از ماتریس درهم‌ریختی برای تحلیل نتایج دسته‌بندی آورده شده است:
-
محاسبه دقت (Accuracy):
- با جمع زدن تمام مقادیر روی قطر اصلی ماتریس درهم‌ریختی (نمونه‌هایی که به درستی دسته‌بندی شده‌اند) و تقسیم بر کل تعداد نمونه‌ها، می‌توانید دقت دسته‌بندی را محاسبه کنید.
-
محاسبه بازخوانی (Recall) و دقت (Precision):
- از ماتریس درهم‌ریختی می‌توانید مقادیر بازخوانی و دقت را برای هر کلاس محاسبه کنید. دقت نسبت تعداد نمونه‌هایی که به درستی دسته‌بندی شده‌اند به کل نمونه‌های دسته‌بندی شده است. بازخوانی نسبت تعداد نمونه‌هایی که به درستی دسته‌بندی شده‌اند به کل نمونه‌های واقعی در هر کلاس است.
-
تحلیل خطاها:
- با تحلیل خانه‌های غیر قطری ماتریس درهم‌ریختی، می‌توانید خطاهای متداول دسته‌بندی را شناسایی کنید و بهبودهای مورد نیاز را تشخیص دهید.
-
مقایسه الگوریتم‌ها:
- با مقایسه ماتریس‌های درهم‌ریختی برای الگوریتم‌های مختلف، می‌توانید بهترین الگوریتم برای مسئله خود را انتخاب کنید.
با توجه به این توضیحات، ماتریس درهم‌ریختی یک ابزار مفید برای تحلیل و بهبود عملکرد الگوریتم‌های دسته‌بندی است.
کدام یک از این وبسایتها ارسال رایگان دارند؟