เนื้อหา
Q:
ทำไมเมทริกซ์ความสับสนจึงมีประโยชน์ใน ML?
A:
มีหลายวิธีที่จะพูดคุยว่าทำไมเมทริกซ์ความสับสนจึงมีค่าในการเรียนรู้ของเครื่องจักร (ML) - แต่วิธีหนึ่งที่ง่ายที่สุดคือการอธิบายว่าเมทริกซ์ความสับสนนั้นเป็นทรัพยากรการสร้างภาพข้อมูล
เมทริกซ์ความสับสนช่วยให้ผู้ดูเห็นผลลัพธ์ของการใช้ตัวจําแนกหรืออัลกอริทึมอื่น ๆ ได้อย่างรวดเร็ว ด้วยการใช้ตารางง่าย ๆ เพื่อแสดงผลการวิเคราะห์เมทริกซ์ความสับสนจะทำให้เอาต์พุตของคุณเป็นมุมมองที่ย่อยได้ง่ายขึ้น
เมทริกซ์ความสับสนใช้คำศัพท์เฉพาะเพื่อจัดเรียงผลลัพธ์ มีข้อดีและข้อเสียที่แท้จริงเช่นเดียวกับบวกที่เป็นเท็จและเชิงลบที่ผิด สำหรับเมทริกซ์ความสับสนที่ซับซ้อนมากขึ้นหรือหนึ่งค่าจากการเปรียบเทียบการจำแนกค่าเหล่านี้อาจแสดงว่าเป็นคลาสจริงและที่คาดการณ์สำหรับวัตถุสองชนิดที่แตกต่างกัน
โดยไม่คำนึงถึงคำศัพท์ทางความหมายผลลัพธ์จะถูกจัดกลุ่มเป็นตารางสี่เหลี่ยม (หรือสี่เหลี่ยม)
มุมมองนี้ช่วยให้นักวิเคราะห์เห็นความแม่นยำของอัลกอริทึมในการจำแนกผลลัพธ์ได้ง่ายขึ้น (อ่านกำเนิดใหม่ใส่อัลกอริทึมที่ทันสมัยในการทำงานกับ ASCII Art.)
ยูทิลิตี้ของเมทริกซ์ความสับสนนั้นเกี่ยวข้องกับความซับซ้อนของโครงการ ML และวิธีการจัดรูปแบบและส่งข้อมูลไปยังผู้ใช้ ลองนึกภาพชุดของผลลัพธ์เชิงเส้นซึ่งรวมถึงผลบวกเท็จ, เชิงลบเท็จ, ผลบวกจริงและเชิงลบจริง (อ่านการเรียนรู้ของเครื่อง 101)
ผู้ใช้จะต้องจัดระเบียบผลลัพธ์เชิงเส้นทั้งหมดเหล่านั้นลงในกราฟเพื่อทำความเข้าใจว่าอัลกอริทึมทำงานอย่างไรและแม่นยำแค่ไหน ด้วยเมทริกซ์ความสับสนข้อมูลนี้จะถูกนำเสนอในรูปแบบภาพที่ทรงพลัง
ตัวอย่างเช่นสมมติว่าเครื่องถูกขอให้จำแนกภาพ 20 ภาพซึ่งห้าภาพเป็นผลไม้และห้าภาพเป็นผัก หากเมทริกซ์ความสับสนมีเนื้อหาต่อไปนี้ (จากซ้ายบนตามเข็มนาฬิกา): 7, 5, 3, 5 เมทริกซ์จะแสดงว่ามีเจ็ดถูกระบุว่าเป็นผักอย่างถูกต้องในขณะที่สามถูกจำแนกเป็นผลไม้อย่างถูกต้อง
อีก 10 รายการที่เป็นตัวแทนเป็นผลลัพธ์ที่โปรแกรมไม่สามารถระบุรูปภาพได้อย่างถูกต้อง
เมทริกซ์ความสับสนจะมีประโยชน์ในการวิเคราะห์ ML ทุกประเภท โดยการสังเกตทรัพยากรนี้ผู้ใช้สามารถทราบวิธีจัดการกับปัญหาเช่นมิติข้อมูลและการล้นเกินและวิธีอื่น ๆ ในการปรับแต่งอัลกอริทึม