Exemplos de matrizes de confusão.
Uma ferramenta, quatro pedidos. Todos os diagramas abaixo foram gerados de verdade.
O que é uma matriz de confusão.
Uma matriz de confusão é uma tabela para avaliar um modelo de classificação. As linhas representam a classe real e as colunas representam a classe prevista. Cada célula conta quantas vezes o modelo produziu aquele resultado real versus previsto.
A diagonal contém as classificações corretas. As células fora da diagonal revelam os erros específicos, como tickets de cobrança enviados para o suporte técnico. Com essas contagens, você pode calcular acurácia, precisão, revocação, especificidade e pontuação F1.
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Quem usa matrizes de confusão.
Verificam quais classes um modelo de roteamento confunde antes de alterar atributos ou limiares.
Discutem aprovações indevidas e alertas falsos em um modelo de triagem de fraude.
Relacionam as contagens de classificação à acurácia, precisão e revocação de forma visual.
Como criar uma matriz de confusão em três etapas.
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Dúvidas comuns
O que é uma matriz de confusão?
Uma matriz de confusão é uma tabela de desempenho de um modelo de classificação. Ela cruza as classes reais com as classes previstas, separando as previsões corretas de cada tipo de erro.
Como leio uma matriz de confusão?
Leia a diagonal como as previsões corretas e as células fora da diagonal como os erros. Valores altos fora da diagonal identificam as classes que o modelo mais confunde.
Uma matriz de confusão pode ter mais de duas classes?
Sim. Um modelo com N classes usa uma matriz N por N, com uma linha e uma coluna para cada classe.
Quais métricas posso calcular a partir de uma matriz de confusão?
As métricas comuns incluem acurácia, precisão, revocação, pontuação F1 e especificidade. A métrica adequada depende do tipo de erro mais importante.
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