Konfusionsmatrix

Im maschinellen Lernen ist eine Konfusionsmatrix ein kritisches Werkzeug zur Bewertung der Leistung eines Klassifikationsmodells. Diese Matrix fasst die Vorhersagen des Modells effektiv zusammen und vergleicht sie mit den tatsächlichen Ergebnissen.

Innerhalb von scikit-learn wird die Erstellung einer Konfusionsmatrix durch die confusion_matrix-Funktion im Modul sklearn.metrics ermöglicht. Diese Funktion erfordert zwei wesentliche Eingaben: die wahren Labels und die vorhergesagten Labels, und liefert eine quadratische Matrix, in der die Zeilen und Spalten mit diesen Labels übereinstimmen.

Das Herzstück der Konfusionsmatrix besteht aus vier Schlüsselwerten: true positives (TP), false positives (FP), true negatives (TN) und false negatives (FN). Diese Werte sind entscheidend, um die Vorhersagegenauigkeit des Modells zu quantifizieren, indem zwischen korrekten und fehlerhaften Vorhersagen unterschieden wird.

Darüber hinaus bildet diese Matrix die Grundlage zur Berechnung kritischer Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Sensitivität und dem F1-Score. Beispielsweise wird Genauigkeit durch die Formel: (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN) abgeleitet.