جدول المحتويات:
التعريف - ماذا تعني السلبيات الخاطئة؟
السلبيات الخاطئة هي واحدة من أربعة مكونات في مصفوفة الارتباك الكلاسيكية للتصنيف الثنائي. في التصنيف الثنائي ، يتم تحليل نوعين أو فصول بواسطة برنامج تعليمي آلي أو تقنية مماثلة.
يشرح Techopedia السلبيات الكاذبة
الفكرة في مصفوفة الارتباك هي أن المهندسين لديهم القيم الفعلية لبيانات الاختبار في متناول اليد. ثم يقومون بتشغيل برنامج التعلم الآلي ، ويقوم بعمل تنبؤات. إذا تطابق التنبؤ مع ما هو معروف ، فهذه نتيجة ناجحة. إذا لم يحدث ذلك ، فهذا ليس نتيجة ناجحة.
في هذا النوع من النماذج ، توصف النتائج الناجحة بأنها حقيقية ، والنتائج غير الناجحة توصف بأنها خاطئة.
حتى تقدم مثالاً على السلبيات الخاطئة ، عليك أن تبحث في كيفية إعداد مصفوفة الارتباك. لنفترض ، على سبيل المثال ، أن لديك فئتين يتم تصنيفهما - الأول هو قيمة ، دعنا نقول ، الأولى ، التي تسمى الفئة رقم واحد أو فئة إيجابية. والنتيجة الأخرى هي الصفر ، والذي يمكننا أن نطلق عليه رقم الفصل أو الفصل السلبي.
في هذه الحالة ، ستكون النتيجة السلبية الخاطئة نتيجة لتخمين برنامج التعلم الآلي بصفر ، ولكن النتيجة كانت في الواقع واحدة.
يستخدم هذا النوع من البناء على نطاق واسع في أنواع مختلفة من مشاريع التعلم الآلي.
تمت كتابة هذا التعريف في سياق علوم البيانات
