จะสร้างเมทริกซ์ความสับสนสำหรับตัวแยกประเภทมัลติคลาสได้อย่างไร?

ฉันมีปัญหากับ 6 คลาส ดังนั้นฉันจึงสร้างตัวแยกประเภทมัลติคลาสดังนี้สำหรับแต่ละคลาสฉันมีลักษณนามลอจิสติกการถดถอยหนึ่งตัวโดยใช้ One vs. All ซึ่งหมายความว่าฉันมี 6 ลักษณนามที่แตกต่างกัน

ฉันสามารถรายงานเมทริกซ์ความสับสนสำหรับตัวแยกประเภทแต่ละคนของฉัน แต่ฉันต้องการรายงานความสับสนของตัวแยกประเภททั้งหมดดังที่ฉันเห็นในตัวอย่างมากมายที่นี่

ฉันจะทำมันได้อย่างไร ฉันต้องเปลี่ยนกลยุทธ์การจัดหมวดหมู่ของฉันโดยใช้อัลกอริทึม One vs. One แทน One vs. All หรือไม่ เพราะในการฝึกอบรมความสับสนเหล่านี้รายงานกล่าวว่าผลบวกปลอมสำหรับแต่ละชั้นเรียน

ตัวอย่างของเมทริกซ์ความสับสนหลายระดับ

ฉันต้องการค้นหาจำนวนรายการที่ไม่ถูกจำแนก ในแถวแรกมี 137 ตัวอย่างของชั้นที่ 1 ที่ได้รับการจัดเป็นชั้นที่ 1 และ 13 ตัวอย่างของชั้นที่ 1 ที่ได้รับการจัดเป็นระดับ 2 วิธีรับหมายเลขนี้

— Victor Leal
แหล่งที่มา

จำนวนรายการที่ไม่ถูกจำแนกคือผลรวมขององค์ประกอบทั้งหมดในเมทริกซ์ลบร่องรอยของเมทริกซ์ ... แต่ฉันไม่คิดว่านี่คือสิ่งที่คุณหมายถึง

โดยอัตโนมัติคุณจะได้เมทริกซ์นี้โดยแยกการทดสอบตามระดับจริง (เช่น, Target = 1, Target = 2 เป็นต้น) จากนั้นใช้ลักษณนามที่ผ่านการฝึกอบรมของคุณกับแต่ละจุดในแต่ละกลุ่ม ดังนั้นสำหรับเป้าหมาย = 1 คุณจะต้องกรอกแถวบนสุดของเมทริกซ์โดยพิจารณาจากจำนวนสมาชิกของกลุ่มนี้ที่ได้รับมอบหมายให้แต่ละชั้นเรียน

ตรงนี้เป็นวิธีที่ควรทำ .... ดังนั้นกลไกตามที่คุณพูด ขอบคุณ!

— Victor Leal

ไม่มีปัญหา. ฉันพูดถึงเรื่องนี้อย่างเป็นทางการในโพสต์ของฉันเช่นกัน แต่บางครั้งมันก็ช่วยให้เห็นสูตรอาหารที่แท้จริง

คำตอบ:

สันนิษฐานว่าคุณกำลังใช้ตัวแยกประเภทเหล่านี้เพื่อช่วยเลือกหนึ่งคลาสที่เฉพาะเจาะจงสำหรับชุดค่าคุณลักษณะที่กำหนด (ตามที่คุณบอกว่าคุณกำลังสร้างตัวแยกประเภทมัลติคลาส)

ดังนั้นสมมติว่าคุณมีคลาสแล้วเมทริกซ์ความสับสนของคุณจะเป็นเมทริกซ์โดยมีแกนซ้ายแสดงคลาสจริง (เท่าที่ทราบในชุดทดสอบ) และแกนบนสุดแสดงคลาสที่กำหนดให้กับรายการด้วย คลาสที่แท้จริง แต่ละองค์ประกอบของเมทริกซ์จะเป็นจำนวนรายการที่มีระดับที่แท้จริงที่ถูกจัดว่าอยู่ในระดับที่ j $N$ $N\times N$ $i,j$ $i$ $j$

นี่เป็นเพียงส่วนขยายที่ตรงไปตรงมาของเมทริกซ์ความสับสน 2 ระดับ

ใช่ ฉันรู้เรื่องนั้น! แต่วิธีการพูดบวกเท็จ? ฉันหมายถึงมีตัวอย่างที่แสดงจำนวนรายการที่ไม่ถูกจำแนก ... และตัวแยกประเภทของฉันเพิ่งพูดว่า "เฮ้มี 60 รายการของคลาส A และ 40 เป็นอีกคลาสหนึ่ง (ฉันไม่สามารถพูดได้ว่าอันไหนมัน คือ ... ) "

— Victor Leal

@VictorLeal ฉันไม่ปฏิบัติตามเมทริกซ์ความสับสนจะบอกคุณว่าคุณเป็นคนที่มองโลกในแง่ร้าย

@VictorLeal ดูที่นี่: en.wikipedia.org/wiki/Confusion_matrix

ฉันรู้ข้อมูลที่เรามีในตารางความสับสน บางทีภาพอาจแสดงถึงสิ่งที่ฉันกำลังพูดถึงได้ดีขึ้น: Confusion Matrix Multiclass

— Victor Leal

@VictorLeal ดูเหมือนว่าเมทริกซ์ความสับสนปกติสำหรับฉัน ... LHS แสดงคลาสจริงด้านบนแสดงคลาสที่ได้รับมอบหมาย ... ฉันไม่มีอะไรหรือเปล่า? นอกจากนี้คุณควรเพิ่มภาพนี้ในโพสต์ของคุณ .. มันจะเป็นประโยชน์

ในขณะที่มีคำตอบอยู่แล้วในฟอรัมนี้ฉันคิดว่าฉันจะให้สมการที่ชัดเจนเพื่อทำให้ชัดเจนยิ่งขึ้น:

สมมติว่าคุณมีเมทริกซ์ความสับสนหลายระดับของแบบฟอร์ม

\begin{aligned} C = Actual \begin{matrix} Classifed \\ c_{11} & . . . & c_{1 n} \\ ⋮ & ⋱ \\ c_{n 1} & c_{n n} \end{matrix} \end{aligned}

$\begin{align} C=\text{Actual}\begin{matrix} & \text{Classifed} & \\ c_{11} & ... & c_{1n}\\ \vdots & \ddots & \\ c_{n1} & & c_{nn} \end{matrix} \end{align}$

องค์ประกอบความสับสนสำหรับแต่ละชั้นเรียนได้รับจาก:

$tp_i = c_{ii}$

$fp_i = \sum_{l=1}^n c_{li} - tp_i$

$fn_i = \sum_{l=1}^n c_{il} - tp_i$

$tn_i = \sum_{l=1}^n \sum_{k=1}^n c_{lk} - tp_i - fp_i - fn_i$

— จอชอัลเบิร์ต
แหล่งที่มา

l และ L คืออะไร

— girl101

อะไรคือ tp, tn, fp, fn สำหรับทุกชั้นเรียนด้วยกัน

— girl101

tp = true positive, fp = false positive, fn = false negative, tn = true negative ฉันคิดว่าดัชนีฉันอ้างอิงถึงแต่ละคลาส

— อัลเบิร์ต

การใช้เมทริกซ์ที่แนบมาในคำถามและพิจารณาค่าในแกนตั้งเป็นคลาสจริงและค่าในการทำนายแกนแนวนอน จากนั้นสำหรับ Class 1:

True Positive = 137-> ตัวอย่างของ class 1 จัดเป็น class 1
False Positive = 6-> (1 + 2 + 4) ตัวอย่างของคลาส 2, 3 และ 4 แต่จัดเป็นคลาส 1
False Negative = 18-> (13 + 3 + 1 + 1) ตัวอย่างของคลาส 1 แต่จัดเป็นคลาส 2, 3, 6 และ 7
Ture Negative = 581-> (55 + 1 + 6 ... + 2 + 26) ผลรวมของค่าทั้งหมดในเมทริกซ์ยกเว้นค่าในคอลัมน์ 1 และแถว 1

— Ignacio Alorre
แหล่งที่มา