इस सेक्शन में, हम उन मेट्रिक के प्राइमरी बिल्डिंग ब्लॉक तय करेंगे जिनका इस्तेमाल हम &33; करेंगे. इनकी मदद से, क्लासिफ़िकेशन मॉडल का मूल्यांकन किया जाएगा. लेकिन, सबसे पहले:
Eesop's Fable: द बॉय हू क्रॉयड वोल्फ़ (कंप्रेस किया गया)
एक चरमपंथी लड़के के शहर में घुटनों के झुंड देखे जा सकते हैं. उसका मज़ाक़ उड़ाने के लिए, वे चीखती हैं और भेड़िया!" भले ही कोई भेड़िया नज़र नहीं आ रहा हो. गांव वाले झूलों को बचाने के लिए दौड़ते हैं, लेकिन उन्हें तब गुस्सा हो जाता है, जब उन्हें यह लगता है कि वह बच्चा मज़ाक़ कर रहा था.
[पिछले पैराग्राफ़ को N बार दोहराना.]
एक रात, चरमपंथी लड़का भेड़िये के पास जाता हुआ असल भेड़िया देखता है और चिल्लाता है, भेड़िया! गांव वाले फिर से बेवकूफ़ बनने के लिए मना कर देते हैं और अपने घर में रहते हैं. भूखा भेड़िया भेड़ों को भेड़ के चॉप में बदल देता है. शहर को भूख लगी है. घबराहट हो जाती है.
आइए, ये परिभाषाएं बनाएं:
- "Wolf" एक पॉज़िटिव क्लास है.
- "कोई भेड़िया नहीं" एक नेगेटिव क्लास है.
हम 2x2 भ्रम के मैट्रिक्स का इस्तेमाल करके, अपने कोट और भेड़िया के मॉडल की खास जानकारी दे सकते हैं. इन मैट्रिक्स में, ये सभी चार संभव नतीजे शामिल हैं:
ट्रू पॉज़िटिव (टीपी):
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गलत पॉज़िटिव (एफ़पी):
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गलत नेगेटिव (FN):
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ट्रू नेगेटिव (TN):
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सही पॉज़िटिव वह नतीजा होता है जिसमें मॉडल, पॉज़िटिव क्लास का सही अनुमान लगाता है. इसी तरह, सही नेगेटिव एक नतीजा होता है जिसमें मॉडल, सही क्लास का सही अनुमान लगाता है.
गलत पॉज़िटिव वह नतीजा होता है जिसमें मॉडल, पॉज़िटिव क्लास का गलत अनुमान लगाता है. गलत नेगेटिव का मतलब है कि मॉडल गलत होने का अनुमान गलत लगाता है.
नीचे दिए गए सेक्शन में, हम देखेंगे कि इन चार नतीजों से मिली मेट्रिक का इस्तेमाल करके, कैटगरी मॉडल का आकलन कैसे किया जाता है.