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What is a confusion matrix in machine learning?<end_of_turn>
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Eine Verwirrungsmatrix ist ein Werkzeug, das beim maschinellen Lernen verwendet wird, um die Leistung eines Algorithmus, typischerweise eines Klassifizierungsalgorithmus, zu visualisieren. Es handelt sich um eine Tabelle mit zwei Dimensionen („Ist“ und „Vorhergesagt“), und jede Dimension verfügt über eine Reihe von Kategorien, die in beiden übereinstimmen sollten. Die Matrix vergleicht die tatsächlichen Zielwerte mit den vom Machine-Learning-Modell vorhergesagten Werten und gibt Aufschluss über die Anzahl der richtigen und falschen Vorhersagen des Modells. Hier ist eine Aufschlüsselung seiner Komponenten:

True Positives (TP): Dies sind Fälle, in denen das Modell die positive Klasse korrekt vorhergesagt hat.

True Negatives (TN): Dies sind Fälle, in denen das Modell die negative Klasse korrekt vorhergesagt hat.

False Positives (FP): Hierbei handelt es sich um Fälle, in denen das Modell die positive Klasse falsch vorhergesagt hat (auch als „Typ-I-Fehler“ bekannt).

Falsch Negative (FN): Dies sind Fälle, in denen das Modell die Negativklasse falsch vorhergesagt hat (auch als „Typ-II-Fehler“ bekannt).<end_of_turn><eos>