Sadržaj:
Definicija - Što znače lažni negativi?
Lažni negativi jedna su od četiri komponente klasične matrice za zbrku za binarnu klasifikaciju. U binarnoj klasifikaciji dvije vrste ili klase analiziraju se programom strojnog učenja ili sličnom tehnologijom.
Tehopedija objašnjava lažne negativnosti
Ideja matrice za zbrku je da inženjeri imaju stvarne vrijednosti u testnim podacima. Tada pokreću program strojnog učenja i on daje svoja predviđanja. Ako se predviđanje podudara s onim što je poznato, to je uspješan ishod. Ako ne, to nije uspješan ishod.
U ovoj vrsti paradigme uspješni ishodi su označeni kao istiniti, a neuspjeli rezultati označeni kao lažni.
Da biste pružili primjer lažnih negativa, morate pogledati kako se postavlja matrica zbrke. Pretpostavimo da na primjer imate dvije klase koje treba razvrstati - prva je vrijednost, recimo jedna, koja se zove klasa broj jedan ili pozitivna klasa. Drugi rezultat je nula, koju možemo nazvati razredom broj dva ili negativnim razredom.
U ovom slučaju, lažni negativan rezultat bio bi rezultat u kojem program strojnog učenja pogađa nulu, ali rezultat je zapravo jedan.
Ova vrsta konstrukcije široko se koristi u raznim projektima strojnog učenja.
Ta je definicija napisana u kontekstu Data Science
