Eine Verwirrungsmatrix ist ein Werkzeug, das bei numerischen Klassifikationen des maschinellen Lernens zur Bewertung der Leistung eines Klassifikationsmodells verwendet wird. Dabei handelt es sich um eine Tabelle zur Bewertung der Genauigkeit eines Klassifizierungsalgorithmus. Jede Zeile der Matrix ist eine vorhergesagte Klasse und jede Spalte ist eine tatsächliche Klasse. Die Matrix besteht aus vier verschiedenen Metriken: True Positives (TP), True Negatives (TN), False Positives (FP) und False Negatives (FN).
Eine Verwirrungsmatrix ist ein nützliches Werkzeug zur Analyse der Wirksamkeit eines Vorhersagemodells. Es wird verwendet, um die Anzahl der Fehler zu bestimmen, die das Modell bei der Vorhersage oder Klassifizierung von Datenpunkten gemacht hat, und um zwei Klassifizierungsmethoden für denselben Datensatz zu vergleichen. Die Matrix kann auch verwendet werden, um die Genauigkeit der Vorhersagen eines Modells zu beurteilen.
Die Genauigkeit eines Modells wird berechnet, indem die Gesamtzahl der echten positiven und echten negativen Ergebnisse summiert und diese Summe durch die Gesamtzahl der Datenpunkte dividiert wird. Die Berechnung anderer Metriken wie Präzision (das Verhältnis von echten Positiven zu allen als positiv eingestuften Proben) und Recall (das Verhältnis von echten Positiven zu allen echten Positiven) wird mithilfe der Verwirrungsmatrix ebenfalls ermöglicht.
Die Verwirrungsmatrix ist ein nützliches Werkzeug zur Analyse der Leistung verschiedener Klassifikatoren sowie zum Vergleich der Leistung verschiedener Klassifizierungstechniken. Es kann dabei helfen, überangepasste Modelle zu identifizieren, die anfällig für Überanpassungs- und Unterspezifikationsverzerrungen sind. Es kann auch verwendet werden, um die Fähigkeit eines Modells zu bewerten, unsichtbare Daten korrekt zu klassifizieren und zu bestimmen, ob mehr Daten für weitere Genauigkeitsverbesserungen verwendet werden müssen.
Verwirrungsmatrizen werden in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, darunter Marketing, Finanzen, Medizin, Ingenieurwesen, Statistik und maschinelles Lernen. Sie erfreuen sich besonders großer Beliebtheit beim maschinellen Lernen, da sie eine visuelle Darstellung der Leistung verschiedener Klassifikatoren für einen bestimmten Datensatz bieten.
