การจัดประเภท: จริงกับเท็จและเชิงบวก

ในส่วนนี้ เราจะกําหนดองค์ประกอบพื้นฐานของเมตริกที่จะใช้ประเมินรูปแบบการแยกประเภท ตัวอย่างแรกคือ

Aesop's Fable: The Boy Who Crries Wolf (บีบอัด)

เด็กชายเลี้ยงแกะรู้สึกเบื่อหน่ายที่มีโอกาสได้มาเยือนเมือง แล้วเรื่องราวสนุกสนานต่างๆ ของเขา ก็จะร้องไห้ฟูมฟาย หมาป่า!" แม้ว่าจะมองไม่เห็นหมาป่าเลย ชาวบ้านวิ่งฝ่าฝูงฝูงไป แต่กลับโกรธมากเมื่อรู้ว่าเด็กผู้ชายกําลังเล่นมุกแกล้งพวกเขา

[ทําซ้ําย่อหน้าก่อนหน้า N ครั้ง]

คืนหนึ่ง เด็กชายเลี้ยงแกะดูลิงหมาป่าตัวจริงกําลังเข้าใกล้ฝูงแกะ และตะโกนเรียก &{0}tt;Wolf!" ชาวบ้านปฏิเสธที่จะหลงกลถูกหลงอีกและอยู่ในบ้านของตนเอง หมาป่าผู้หิวโหยเปลี่ยนฝูงให้กลายเป็นลูกแกะ เมืองกําลังหิว ความตื่นตระหนก

มานิยามต่อไปนี้กัน

  • "Wolf" เป็นคลาสที่เป็นบวก
  • "ไม่มี Wolf" เป็นชั้นเรียนเชิงลบ

เราสามารถสรุป "การคาดคะเนของหมาป่า&การเสนอราคา; โดยใช้เมทริกซ์การแบบเปิดขนาด 2x2 ที่แสดงถึงองค์ประกอบที่เป็นไปได้ทั้ง 4 องค์ประกอบ

True Positive (TP):
  • เรียลลิตี้: หมาป่าถูกคุกคาม
  • Shepherd พูดว่า: "Wolf."
  • ผลลัพธ์: Shepherd เป็นวีรบุรุษ
 False Positive (FP):
  • เรียลลิตี้: ไม่มีหมาป่าถูกคุกคาม
  • Shepherd พูดว่า: "Wolf."
  • ผลลัพธ์: คนบ้านโกรธจนคนเลี้ยงแกะตื่นนอน
FalseFalse (FN):
  • เรียลลิตี้: หมาป่าถูกคุกคาม
  • Shepherd พูดว่า: "No wolf."
  • ผลลัพธ์: หมาป่ากินแกะทั้งหมด
 True true (TN)
  • เรียลลิตี้: ไม่มีหมาป่าถูกคุกคาม
  • Shepherd พูดว่า: "No wolf."
  • ผลลัพธ์: ทุกคนไม่มีปัญหา

ค่าบวกที่แท้จริงคือผลลัพธ์ที่โมเดลถูกต้องคาดการณ์คลาสบวก ในทํานองเดียวกัน ค่าลบที่แท้จริงคือผลลัพธ์ที่โมเดลถูกต้องในการคาดการณ์คลาสเชิงลบ

ค่าเท็จคือผลลัพธ์ที่โมเดล ไม่ถูกต้อง คาดการณ์คลาสบวก และค่าเท็จคือผลลัพธ์ที่โมเดลไม่ถูกต้องคาดการณ์คลาสเชิงลบ

ในส่วนต่อไปนี้ เราจะดูวิธีประเมินโมเดลการแยกประเภทโดยใช้เมตริกที่ได้จากผลลัพธ์ทั้ง 4 นี้

ก่อนหน้า
การกำหนดเกณฑ์ขั้นต่ำ
ถัดไป
ความแม่นยำ