Съдържание:
Определение - Какво означават фалшивите негативи?
Фалшивите негативи са един от четирите компонента в класическата матрица на объркване за двоична класификация. В двоичната класификация два типа или класове се анализират чрез програма за машинно обучение или подобна технология.
Техопедия обяснява фалшивите негативи
Идеята с матрицата за объркване е, че инженерите имат действителните стойности на тестовите данни в ръка. След това те стартират програмата за машинно обучение и тя прави своите прогнози. Ако прогнозата съвпада с известното, това е успешен резултат. Ако това не стане, това не е успешен резултат.
В този тип парадигма успешните резултати се етикетират като верни, а неуспешните резултати се обозначават като неверни.
За да предоставите пример за фалшиви негативи, трябва да погледнете как е настроена матрицата за объркване. Да предположим, например, че имате два класа, които трябва да бъдат класифицирани - първият е стойност, да речем, един, който се нарича клас номер един или положителен клас. Другият резултат е нула, която можем да наречем клас номер два или отрицателен клас.
В този случай фалшивият отрицател би бил резултат, при който програмата за машинно обучение предполага нула, но всъщност резултатът е такъв.
Този тип конструкция се използва широко в различни видове проекти за машинно обучение.
Това определение е написано в контекста на Data Science
