Obsah:
Definícia - Čo znamenajú falošné negatívy?
Falošné negatívy sú jednou zo štyroch zložiek klasickej zámeny matice pre binárnu klasifikáciu. Pri binárnej klasifikácii sa dva typy alebo triedy analyzujú programom strojového učenia alebo podobnou technológiou.
Techopedia vysvetľuje falošné negatívy
Myšlienka s maticou zámeny je, že inžinieri majú skutočné hodnoty na testovacích dátach v ruke. Potom spustia program strojového učenia, a to robí jeho predpovede. Ak sa predpoveď zhoduje s tým, čo je známe, je to úspešný výsledok. Ak nie, nejde o úspešný výsledok.
V tomto type paradigmy sú úspešné výsledky označené ako pravdivé a neúspešné výsledky sú označené ako nepravdivé.
Aby sme poskytli príklad pre falošné negatívy, musíte sa pozrieť na to, ako je nastavená matica zmätku. Predpokladajme napríklad, že máte klasifikované dve triedy - prvá je hodnota, povedzme jedna, ktorá sa nazýva číslo jedna alebo kladná trieda. Ďalším výsledkom je nula, ktorú môžeme nazvať číslo triedy dve alebo záporné triedy.
V tomto prípade by bol falošne negatívny výsledok, keď program strojového učenia uhádne nulu, ale výsledok bol v skutočnosti jeden.
Tento typ konštrukcie sa široko používa v rôznych druhoch projektov strojového vzdelávania.
Táto definícia bola napísaná v kontexte Data Science
