Funktionale Leistungsmetriken von ML · Frage 1 von 60
Welche vier Situationen unterscheidet eine Konfusionsmatrix bei einer Klassifikation?
1 Antwort ist richtig. Einfach
Lösung anzeigen
Lösung
- D Richtig positiv, richtig negativ, falsch positiv und falsch negativ
Erklärung
Jede Vorhersage eines Klassifikators landet in einem von vier Feldern: richtig positiv (TP), richtig negativ (TN), falsch positiv (FP) oder falsch negativ (FN). Wie die Matrix gezeichnet ist, etwa mit getauschten Achsen, spielt keine Rolle. Aus diesen vier Zahlen berechnet man Accuracy, Precision, Recall und F1-Score.