Confusie Matrix
Een tabel die de prestaties van een classificatie-algoritme toont door ware positieven, valse positieven, ware negatieven en valse negatieven in kaart te brengen.
Confusie Matrix
Een confusion matrix is een tabel die wordt gebruikt om de prestaties van een classificatiemodel samen te vatten. Het legt uit hoeveel waarden correct en incorrect zijn voorspeld door het model. Het bevat vier hoofdcategorieën: true positives (ware positieven), false positives (valse positieven), true negatives (ware negatieven) en false negatives (valse negatieven). Deze metrics helpen om de nauwkeurigheid, precisie, terugroepactie en F1-score van het model te berekenen.
Een voorbeeld van Confusie Matrix
Stel je voor dat je een classificatie-algoritme hebt ontwikkeld om te bepalen of een email spam is of niet. De confusion matrix kan dan de daadwerkelijke spam- en niet-spam emails weergeven, waardoor je inzicht krijgt in hoe goed jouw model is in het herkennen van spam. Hiermee zie je niet alleen hoeveel emails correct zijn geclassificeerd, maar ook waar het model fouten maakt, wat waardevolle informatie geeft voor verbetering.
Extra informatie over Confusie Matrix:
- De confusion matrix wordt vaak gebruikt in machine learning en datamining om de effectiviteit van een classificatiealgoritme te evalueren.
- Het gebruik van een confusion matrix helpt bij het identificeren van misclassificatiepatronen die wellicht verder onderzocht of verbeterd moeten worden.
- Confusion matrices zijn ook nuttig voor het vergelijken van meerdere modellen of algoritmes.
Toffe artikelen die we vonden over Confusie Matrix