Матрица путаницы — ценный инструмент, используемый в машинном обучении и статистике для оценки производительности алгоритмов классификации. Он визуально представляет фактические и прогнозируемые результаты модели классификации, помогая определить точность модели, воспроизводимость и оценку F1.

Важность матрицы путаницы заключается в ее способности обобщать работу классификатора, показывая распределение правильных и неправильных прогнозов. Эту информацию можно использовать для определения конкретных областей, в которых модель классификации может испытывать трудности, например ложных положительных или ложных отрицательных результатов. Исследователи и специалисты по данным могут точно настроить модель для повышения ее производительности, поняв эти проблемные области.

В дополнение к своим диагностическим возможностям матрица путаницы может помочь сравнить различные модели классификации, упрощая выбор лучшей для данной задачи. Кроме того, его можно использовать для определения компромиссов между другими показателями производительности, такими как баланс между чувствительностью и специфичностью модели, в зависимости от требований задачи.

Таким образом, матрица путаницы является важным инструментом для понимания эффективности моделей классификации. Он предоставляет ценную информацию о показателях производительности и эффективности модели, помогая исследователям и специалистам по данным определять области для улучшения и принимать обоснованные решения при выборе наиболее подходящей модели для конкретной задачи.

В этом посте я поделюсь кодом для создания и настройки нескольких матриц путаницы. Это позволит нам одновременно визуализировать и сравнивать производительность различных моделей классификации. Изучая эти матрицы, мы можем получить представление о сильных и слабых сторонах каждой модели, в конечном итоге выбрав наиболее подходящую для нашей конкретной задачи.

С помощью этого кода вы можете:

  • Отобразите несколько матриц путаницы в одной фигуре.
  • Назначьте разные названия каждому подсюжету.
  • Установите размер шрифта меток и значений.
  • Измените цвет матрицы путаницы.
  • Решите, сколько десятичных знаков отображать для значений.
  • Отрегулируйте метки осей X и Y и отметьте параметры, чтобы избежать повторения имен меток.
  • Добавьте основной заголовок к вашему сюжету.
  • Сохраните свой график в формате pdf. (Особенно в отчетах, использующих LaTeX, сохранение графика в формате PDF обеспечивает высокое разрешение.)

Вы можете получить доступ ко всему коду с https://github.com/eceisik/eip/blob/main/plot_multiple_confusion_matrices.ipynb. Если вы найдете это полезным, пожалуйста, не стесняйтесь хлопнуть в ладоши или поставить звездочку.