Matrice di confusione: differenze tra le versioni

Versione delle 22:54, 30 gen 2017

Versione delle 23:15, 30 gen 2017

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Nell'esempio si può notare che dei 7 gatti reali, il sistema ne ha classificati 2 come cani. Allo stesso modo si può notare come dei 12 conigli veri, solamente 1 è stato classificato erroneamente. Gli oggetti che sono stati classificati correttamente sono indicati sulla diagonale della matrice, per questo è immediato osservare dalla matrice se il classificatore ha commesso o no degli errori.

In questo modo si possono ottenere due valori:

Inoltre, è possibile ottenere due valori di accuratezza significativi:

*''Producer Accuracy'' di X = (numero di valori correttamente classificati come classe X) / (numero di valori appartenenti alla classe X)

*''User Accuracy'' di X = (numero di valori correttamente classificati come classe X) / (numero di valori classificati come classe X)