Matrice di confusione: differenze tra le versioni

Versione delle 15:15, 5 nov 2010

Versione delle 10:10, 28 feb 2011

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Nell'ambito dell'[[Intelligenza artificiale]], la '''matrice di confusione''' restituisce una rappresentazione dell'accuratezza di [[classificazione|classificazione statistica]].

Ogni rigacolonna della matrice rappresenta i valori predetti, mentre ogni colonnariga rappresenta i valori attuali. L’elemento sulla riga i e sulla colonna j è il numero di casi in cui il classificatore ha classificato la classe "vera" j come classe i.

Attraverso questa matrice è osservabile se vi e' "confusione" nella classificazione di diverse classi.

Attraverso l'uso della matrice di confusione è possibile calcolare il coefficiente kappa, anche conosciuto come coefficiente [[kappa di Cohen]].

==Esempio==

Esaminiamo il caso di una classificazione dove si distinguono tre classi: gatto, cane e coniglio. Nelle colonnerighe si scrivono i valori attuali, quelli veri, reali. Mentre nelle righecolonne quelli predetti, stimati dal sistema.

In questo modo si possono ottenere due valori:

Riga 21 ⟶ 22:

!

!

!colspan="3"| AttualiPredetti

!rowspan="2"|''Somma

|-

Riga 30 ⟶ 31:

!Coniglio

|-

!rowspan="3"| PredettiAttuali

!Gatto

|5

Riga 63 ⟶ 64:

|-

! colspan=2 |  

! colspan=2 align=center | Vaolri<br>attualipredetti

|-

! colspan=2 | &nbsp; !! ''p'' !! ''n'' !! style="padding-left:1em;" | totale

|-

! rowspan=2 valign=middle | Valori<br>predettiattuali

! valign=middle style="padding-right:1em;" | ''p'''

| style="border:thin solid; padding:1em;" | Veri<br>positivi || style="border:thin solid; padding:1em;" | Falsi<br>positivi