Преглед садржаја:
Дефиниција - Шта значе лажни негативи?
Лажни негативи једна су од четири компоненте класичне матрице за збрку за бинарну класификацију. У бинарној класификацији две врсте или класе се анализирају помоћу програма машинског учења или сличне технологије.
Техопедија објашњава лажне негативности
Идеја матрице за збрку је да инжењери имају стварне вредности на тестним подацима. Затим покрећу програм машинског учења и он даје своја предвиђања. Ако се предвиђање подудара са оним што се зна, то је успешан исход. Ако не, то није успешан исход.
У овој врсти парадигме, успешни исходи су означени као истинити, а неуспешни резултати означени као лажни.
Да бисте дали пример лажних негатива, морате погледати како се поставља матрица збрке. Претпоставимо да на пример имате две класе које треба класификовати - прва је вредност, рецимо једна, која се зове класа број један или позитивна класа. Други резултат је нула, коју можемо назвати разредом број два или негативном класом.
У овом случају, лажни негатив био би резултат када програм машинског учења погоди нулу, али резултат је заправо један.
Ова врста конструкције се широко користи у разним пројектима машинског учења.
Ова дефиниција је написана у контексту Дата Сциенце
