Générateur Gratuit de Matrice de Confusion

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Exemples de matrices de confusion.

Un seul outil, quatre demandes. Tous les schémas ci-dessous sont de vrais rendus.

Ce que vous saisissez

Crée une carte thermique de matrice de confusion pour le routage du support avec les lignes réelles et les colonnes prédites Facturation, Technique et Compte. Utilise les effectifs suivants : Facturation 124, 18, 6 ; Technique 14, 109, 21 ; Compte 5, 17, 96.

À essayer ensuiteRemplace l’effectif Technique prédit comme Compte par 12.Ajoute un sous-titre pour l’ensemble de validation d’avril.

Carte thermique: Routage des tickets d’assistance

Carte thermique · echarts-heatmap

Le schéma

Qu’est-ce qu’une matrice de confusion ?

Une matrice de confusion est un tableau qui sert à évaluer un modèle de classification. Les lignes représentent la classe réelle et les colonnes la classe prédite. Chaque cellule indique combien de fois le modèle a produit ce résultat réel et prédit.

La diagonale contient les classifications correctes. Les cellules hors diagonale révèlent les erreurs précises, comme les tickets de facturation envoyés au support technique. À partir de ces effectifs, vous pouvez calculer l’exactitude, la précision, le rappel, la spécificité et le score F1.

Engine: echarts-heatmap
Editable: Describe the change
Export: SVG · PNG · PDF

Pour qui

Qui utilise les matrices de confusion.

Équipes de machine learning

Vérifier quelles classes un modèle de routage confond avant de modifier les variables ou les seuils.

Analystes des risques

Analyser les validations et alertes erronées d’un modèle de détection des fraudes.

Étudiants en science des données

Relier les effectifs de classification à l’exactitude, la précision et au rappel sous forme visuelle.

Comment ça marche

Comment créer une matrice de confusion en trois étapes.

Décrivez votre idée

Un paragraphe suffit pour commencer.

“Crée une carte thermique de matrice de confusion pour le routage du support avec les lignes réelles et les colonnes prédites Facturation, Technique et Compte. Utilise les effectifs suivants : Facturation 124, 18, 6 ; Technique 14, 109, 21 ; Compte 5, 17, 96.”

Découvrez le schéma

Généré avec le moteur adapté.

Indiquez les modifications

Chaque modification crée une nouvelle version.

Remplace l’effectif Technique prédit comme Compte par 12.

V2 · DRAWN FROM V1, NOTHING RETYPED

FAQ

Questions fréquentes

Qu’est-ce qu’une matrice de confusion ?

Une matrice de confusion est un tableau de performance pour un modèle de classification. Elle compare les classes réelles aux classes prédites et distingue les prédictions correctes de chaque type d’erreur.

Comment lire une matrice de confusion ?

Lisez la diagonale comme les prédictions correctes et les cellules hors diagonale comme les erreurs. Les valeurs élevées hors diagonale indiquent les classes que le modèle confond le plus souvent.

Une matrice de confusion peut-elle avoir plus de deux classes ?

Oui. Un modèle à N classes utilise une matrice N par N, avec une ligne et une colonne pour chaque classe.

Quelles métriques puis-je calculer à partir d’une matrice de confusion ?

Les métriques courantes incluent l’exactitude, la précision, le rappel, le score F1 et la spécificité. La métrique appropriée dépend du type d’erreur le plus important.

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