Descripción general
Una Matriz de Confusión es una herramienta fundamental que se utiliza para evaluar el rendimiento de los modelos de clasificación en el aprendizaje automático, como las predicciones de DORA. Compara visualmente las clasificaciones previstas del modelo con los resultados reales, lo que ayuda a evaluar la precisión e identificar áreas de mejora.
La matriz se compone de cuatro componentes clave:
Verdadero positivo: cuando el modelo predice correctamente un resultado positivo.
Verdadero Negativo: Cuando el modelo predice correctamente un resultado negativo.
Falso positivo: cuando el modelo predice incorrectamente un resultado positivo.
Falso Negativo: Cuando el modelo predice incorrectamente un resultado negativo.
Diseño de matriz
La Matriz de confusión se muestra como una cuadrícula, donde cada cuadrante representa estos posibles resultados, proporcionando un resumen rápido del rendimiento del modelo.
Ejemplo de salida de una matriz de confusión de DORA:
Explicación de cómo interpretar el resultado:
Lo que dice la Matriz
LA matriz de confusión (Confusion Matrix) le ayuda a identificar rápidamente dónde el modelo está funcionando bien y dónde necesita mejorar:
Altos verdaderos positivos y verdaderos negativos: indican que el modelo está haciendo predicciones precisas.
Altos falsos positivos y falsos negativos: señala áreas donde el modelo está clasificando los datos erróneamente y donde está clasificándolos con precisión.
Al comprender estos resultados, puede ajustar la selección de funciones y perfeccionar los parámetros del modelo para reducir los errores y mejorar la precisión de la predicción.
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