Matris Hatası Nedir? -Confusion Matrix
Confusion matrix ( hata matrisi), veri setindeki var olan durum ile sınıflandırma modelimizin doğru ve yanlış tahminlerinin sayısını tablo olarak göstermektedir.
| positive | negative |
positive | TP = 20 | FN = 24 |
negative | FP = 20 | TN = 72 |
- Gerçek pozitif (True Positive – TP) – Olumlu tahmin ettiniz ve bu doğru
- Gerçek negatif (True Negative – TN) – Olumsuz tahmin ettiniz ve bu doğru
- Yanlış pozitif (False Positive – FP) – Olumlu tahmin ettiniz ve bu yanlış
- Yanlış negatif (False Negative – FN) – Olumsuz tahmin ettiniz ve bu yanlış
GERÇEK POZİTİFLER = TP + FN
GERÇEK NEGATİFLER = TN + FP
TOPLAM = TP + TN + FP + FN
Accuracy(Doğruluk): Sistemde doğru olarak yapılan tahminlerin tüm tahminlere oranıdır.
Accuracy = (TP+TN) / (TP+TN+FN+FP) = 72+20 / 20+24+20+72 = 67.5 %
Precision(Kesinlik) : Pozitif olarak tahmin edilen bir durumdaki başarıyı gösteren durum.
Precision = TP / (TP + FP) = 20/ 20+20 = 50 %
Recall(Hassasiyet) : Pozitif durumların ne kadar başarılı tahmin edildiğini gösterir.
Recall = TP / (TP + FN) = 20 /20+24 = 45 %
F-measure
Precision ve Recall metriklerinin harmonik ortalamasıdır.
F-Measure. = 2. Precision.Recall / Precision + Recall = 2.50.45 / 50+45 = 47.6 %