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.

1. Gerçek pozitif (True Positive — TP) — Olumlu tahmin ettiniz ve bu doğru
2. Gerçek negatif (True Negative — TN) — Olumsuz tahmin ettiniz ve bu doğru
3. Yanlış pozitif (False Positive — FP) — Olumlu tahmin ettiniz ve bu yanlış
4. 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 %