Confussion Matrix(Karmaşıklık Matrisi)

Karmaşıklık Matrisi Nedir ?

Karmaşıklık matrisi tahminlerin doğruluğu hakkında bilgi veren bir ölçüm aracıdır.
Arkasında yatan mantık aslında basit, ama ölçümün doğruluğu hakkında anlaşılması kolay bilgiler sağladığı için özellikle sınıflandırma algoritmalarında sıklıkla kullanılıyor.

Nasıl Çalışır ?

Örnek vererek anlatmak sanırım daha anlaşılır olur.Diyelim ki elimizde 2 duruma sahip bir olay var.Mesela 165 tane insana “evinizde bilgisayar bulunuyor mu ?” diye soralım.Bu durumun çıktısını tahmin eden de bir algoritmamız olsun.Durumun karmaşıklık matrisi:

Bekleyeceğiniz gibi matris 2’ye 2 bir matris.2 sütunu algoritmamızın tahmin ettiği durumlar, satırları ise aslında olan durumlar temsil ediyor.Hücrelerdeki kısaltmaların anlamı da:

-True Positive : Algoritma evet çıktısı verdi,asıl durum da evet.
-False Positive : Algoritma evet çıktısı verdi ama asıl durum hayır.
-False Negative : Algoritma hayır çıktısı verdi ama asıl durum evet.
-True Negative : Algoritma hayır çıktısı verdi,asıl durum da hayır.

Şimdi bu matrisimizin bize gösterdiği başlıca özellikler şöyle :

Accuracy:Algoritmamız ne kadar doğru sonuç veriyor? (TP + TN) / Total Number = (100+50)/165 = 0.91

Precision:Algoritmamız asıl durum evet olduğunda ne kadar doğru tahmin ediyor? TP / Total Number = 50/60 = 0.83

Specifity:Algoritmamız asıl durum hayır olduğunda ne kadar doğru tahmin ediyor? TN / Total Number = 100/110 = 0.91

Bunlara ek olarak daha spesifik birkaç özellik daha bulunuyor karmaşıklık matrisinin gösterdiği fakat onlara girmeye pek gerek olmadığını düşünüyorum.İsterseniz algoritmayla ilgili Wikipedia sayfasına giderek bu bilgilere ulaşabilirsiniz.

Ben videodan daha iyi anlıyorum,ne bu böyle yazı kalabalığı diyenler de şurdan Data Science kanalının konuyla ilgili videosunu izleyebilir.

Paylaş Yorumlar