Verwirrungsmatrix: Präzision, Rückruf, F1-Score
Inhaltsverzeichnis
- Einführung in die Verwirrungsmatrix
- Präzision, Rückruf und F1-Score
- 2.1 Was ist Präzision?
- 2.2 Was ist Rückruf?
- 2.3 Was ist der F1-Score?
- Präzision und Rückruf berechnen
- 3.1 Berechnung der Präzision
- 3.2 Berechnung des Rückrufs
- Der F1-Score
- 4.1 Definition des F1-Scores
- 4.2 Berechnung des F1-Scores
- Durchschnittliche Präzision, Rückruf und F1-Score
- 5.1 Durchschnittliche Präzision
- 5.2 Durchschnittlicher Rückruf
- 5.3 Durchschnittlicher F1-Score
- Mikro- und Makro-Metriken
- 6.1 Mikro-Durchschnitt
- 6.2 Makro-Durchschnitt
- Gewichteter Durchschnitt
- 7.1 Gewichtete Durchschnittspräzision
- 7.2 Gewichteter Durchschnittsrückruf
- Verwendung von Mikro- und Makro-Metriken
- Schlussfolgerung und Ausblick
- Ressourcen
Einführung in die Verwirrungsmatrix
Die Verwirrungsmatrix ist ein nützliches Werkzeug in der Evaluierung von Klassifikationsmodellen. Sie bietet einen Überblick über die Leistung des Modells anhand von Präzision, Rückruf und dem F1-Score.
Präzision, Rückruf und F1-Score
2.1 Was ist Präzision?
Präzision ist ein Maß dafür, wie viele der als positiv identifizierten Fälle tatsächlich positiv sind. Sie wird berechnet als Anzahl der wahren positiven Fälle geteilt durch die Summe aus wahren positiven und falschen positiven Fällen.
2.2 Was ist Rückruf?
Rückruf, auch Sensitivität genannt, misst den Prozentsatz der tatsächlich positiven Fälle, die korrekt identifiziert wurden. Er wird berechnet als Anzahl der wahren positiven Fälle geteilt durch die Summe aus wahren positiven und falschen negativen Fällen.
2.3 Was ist der F1-Score?
Der F1-Score ist das harmonische Mittel zwischen Präzision und Rückruf. Er dient dazu, ein Gleichgewicht zwischen Präzision und Rückruf zu finden.
Präzision und Rückruf berechnen
3.1 Berechnung der Präzision
Um die Präzision zu berechnen, teilen wir die Anzahl der wahren positiven Fälle durch die Summe aus wahren positiven und falschen positiven Fällen.
3.2 Berechnung des Rückrufs
Rückruf wird berechnet, indem man die Anzahl der wahren positiven Fälle durch die Summe aus wahren positiven und falschen negativen Fällen teilt.
Der F1-Score
4.1 Definition des F1-Scores
Der F1-Score ist das harmonische Mittel zwischen Präzision und Rückruf.
4.2 Berechnung des F1-Scores
Der F1-Score wird berechnet, indem man das harmonische Mittel aus Präzision und Rückruf verwendet.
Durchschnittliche Präzision, Rückruf und F1-Score
5.1 Durchschnittliche Präzision
Die durchschnittliche Präzision ist der Durchschnitt der Präzisionen für verschiedene Klassen.
5.2 Durchschnittlicher Rückruf
Der durchschnittliche Rückruf ist der Durchschnitt der Rückrufe für verschiedene Klassen.
5.3 Durchschnittlicher F1-Score
Der durchschnittliche F1-Score ist der Durchschnitt der F1-Scores für verschiedene Klassen.
Mikro- und Makro-Metriken
6.1 Mikro-Durchschnitt
Der Mikro-Durchschnitt berechnet Metriken für jede Klasse und aggregiert dann die Ergebnisse.
6.2 Makro-Durchschnitt
Der Makro-Durchschnitt berechnet Metriken für jede Klasse und nimmt dann den Durchschnitt.
Gewichteter Durchschnitt
7.1 Gewichtete Durchschnittspräzision
Die gewichtete Durchschnittspräzision berücksichtigt die Klassenverteilung bei der Berechnung des Durchschnitts.
7.2 Gewichteter Durchschnittsrückruf
Der gewichtete Durchschnittsrückruf berücksichtigt die Klassenverteilung bei der Berechnung des Durchschnitts.
Verwendung von Mikro- und Makro-Metriken
Mikro- und Makro-Metriken haben unterschiedliche Anwendungen je nach dem Grad der Klassenungleichgewichte im Datensatz.
Schlussfolgerung und Ausblick
Die Verwendung von Verwirrungsmatrizen und Metriken wie Präzision, Rückruf und F1-Score ist entscheidend für die Bewertung von Klassifikationsmodellen. Durch die Auswahl der geeigneten Metriken können wir die Leistung unserer Modelle besser verstehen und verbessern.
Ressourcen
Highlights
- Einführung in Verwirrungsmatrix und Evaluationsmetriken
- Berechnung von Präzision, Rückruf und F1-Score
- Mikro- und Makro-Metriken erklärt
- Gewichteter Durchschnitt für Klassenungleichgewichte
FAQ
Frage: Was ist der Zweck der Verwirrungsmatrix?
Antwort: Die Verwirrungsmatrix wird verwendet, um die Leistung von Klassifikationsmodellen zu bewerten, insbesondere in Bezug auf Präzision, Rückruf und den F1-Score.
Frage: Wann sollte
No difficulty
WHY YOU SHOULD CHOOSE TOOLIFY
