Q:
Tại sao một ma trận nhầm lẫn hữu ích trong ML?
A:Có một số cách để nói về lý do tại sao ma trận nhầm lẫn có giá trị trong học máy (ML) - nhưng một trong những cách đơn giản nhất là giải thích rằng ma trận nhầm lẫn là tài nguyên trực quan hóa dữ liệu.
Một ma trận nhầm lẫn cho phép người xem nhìn thấy kết quả của việc sử dụng một trình phân loại hoặc thuật toán khác. Bằng cách sử dụng một bảng đơn giản để hiển thị kết quả phân tích, về cơ bản, ma trận nhầm lẫn sẽ đưa các kết quả đầu ra của bạn vào một chế độ xem dễ tiêu hóa hơn.
Ma trận nhầm lẫn sử dụng thuật ngữ cụ thể để sắp xếp kết quả. Có những mặt tích cực và tiêu cực thực sự, cũng như tích cực sai và phủ định sai. Đối với một ma trận nhầm lẫn phức tạp hơn hoặc dựa trên phân loại so sánh, các giá trị này có thể được hiển thị dưới dạng các lớp thực tế và dự đoán cho hai đối tượng riêng biệt.
Bất kể thuật ngữ ngữ nghĩa, kết quả được nhóm thành một bảng vuông (hoặc hình chữ nhật).
Quan điểm này giúp các nhà phân tích dễ dàng hơn trong việc xem chính xác thuật toán đã phân loại kết quả như thế nào. (Đọc Trình tạo mới Đặt thuật toán hiện đại để hoạt động trên Nghệ thuật ASCII.)
Tiện ích của ma trận nhầm lẫn có liên quan đến sự phức tạp của các dự án ML và cũng với cách thông tin được định dạng và phân phối cho người dùng. Hãy tưởng tượng một chuỗi các kết quả tuyến tính bao gồm dương tính giả, âm tính giả, dương tính thật và âm tính thật. (Đọc máy học 101.)
Một người dùng sẽ phải lập bảng tất cả các kết quả tuyến tính đó thành một biểu đồ để hiểu cách thuật toán hoạt động và độ chính xác của nó. Với ma trận nhầm lẫn, thông tin này được trình bày đơn giản trong một mô hình trực quan mạnh mẽ.
Ví dụ: giả sử máy được yêu cầu phân loại 20 hình ảnh, trong đó năm là trái cây và năm là rau. Nếu một ma trận nhầm lẫn giữ các nội dung sau (từ trên cùng bên trái theo chiều kim đồng hồ): 7, 5, 3, 5, thì ma trận cho thấy bảy được xác định chính xác là rau, trong khi ba được phân loại chính xác là trái cây.
10 cái còn lại, như được trình bày, là kết quả trong đó chương trình không xác định chính xác hình ảnh.
Ma trận nhầm lẫn sẽ hữu ích trong tất cả các loại phân tích ML. Bằng cách quan sát tài nguyên này, người dùng có thể tìm ra cách xử lý các vấn đề như chiều và quá mức và các cách khác để tối ưu hóa thuật toán.
