P4-metric
পি4 মেট্রিক বাইনারি শ্রেণীবিভাগের কার্যকারিতা মূল্যায়ন করতে সক্ষম করে। এটি নির্ভুলতা, স্মরণ, নির্দিষ্টতা এবং এনপিভি (নেতিবাচক ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মান) থেকে গণনা করা হয়। পি4-কে এফ1 মেট্রিকের মতো একইভাবে ডিজাইন করা হয়েছে, তবে এফ1-এর বিরুদ্ধে উত্থাপিত সমালোচনাগুলিকে সম্বোধন করা হয়েছে। এটি এর সম্প্রসারণ হিসাবে বিবেচিত হতে পারে। অন্যান্য পরিচিত পরিমাপের মতো, পি4 একটি ফাংশনঃ টিপি (সত্য ইতিবাচক), টিএন (সত্য নেতিবাচক), এফপি (মিথ্যা ইতিবাচক), এফএন (মিথ্যা নেতিবাচক)। ন্যায্যতা পি4-এর মূল ধারণাটি হল চারটি মূল শর্তাধীন সম্ভাব্যতা কাজে লাগানোঃ-নমুনাটি ইতিবাচক হওয়ার সম্ভাবনা, যদি শ্রেণীবিভাগের ফলাফল ইতিবাচক হয়। - শ্রেণীবিভাগের ফলাফল ইতিবাচক হওয়ার সম্ভাবনা, যদি নমুনাটি ইতিবাচক হয়। - শ্রেণীবিভাগের ফলাফল নেতিবাচক হওয়ার সম্ভাবনা, যদি নমুনাটি নেতিবাচক হয়। - নমুনাটি নেতিবাচক হওয়ার সম্ভাবনা, যদি শ্রেণীবিভাগের ফলাফল নেতিবাচক হয়। এই মেট্রিকের পিছনে মূল ধারণাটি হল, একটি সঠিকভাবে ডিজাইন করা বাইনারি শ্রেণীবিভাগের ফলাফল দেওয়া উচিত যার জন্য উপরে উল্লিখিত সমস্ত সম্ভাব্যতা 1-এর কাছাকাছি। পি4-কে এমনভাবে ডিজাইন করা হয়েছে যাতে সমস্ত সম্ভাব্যতা 1-এর সমান হয়। এটি শূন্যেও যায় যখন এই সম্ভাবনার যে কোনও একটি শূন্যে যায়। সংজ্ঞা পি4-কে চারটি মূল শর্তাধীন সম্ভাবনার একটি সুরেলা গড় হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছেঃ টিপি, টিএন, এফপি, এফএন-এর পরিপ্রেক্ষিতে এটি নিম্নরূপ গণনা করা যেতে পারেঃ বাইনারি শ্রেণীবিভাগের কার্যকারিতার মূল্যায়ন বাইনারি শ্রেণীবিভাগের কার্যকারিতার মূল্যায়ন একটি বহু-বিভাগীয় ধারণা। এটি চিকিৎসা পরীক্ষা, মনস্তাত্ত্বিক পরীক্ষার মূল্যায়ন থেকে শুরু করে বিভিন্ন ক্ষেত্রের মেশিন লার্নিং ক্লাসিফায়ার পর্যন্ত বিস্তৃত। সুতরাং, ব্যবহৃত অনেক মেট্রিক বিভিন্ন নামে বিদ্যমান। এর মধ্যে কয়েকটি স্বাধীনভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে। পি4 মেট্রিক প্রতিসাম্যের বৈশিষ্ট্য-এফ1 মেট্রিকের বিপরীতে, পি4 প্রতিসাম্য। এর অর্থ হল-যখন ডেটাসেট লেবেলিং পরিবর্তন করা হয় তখন এটি তার মান পরিবর্তন করে না-ইতিবাচক নামে নেতিবাচক এবং নেতিবাচক নামে ইতিবাচক। পরিসীমাঃ অর্জন করার জন্য মূল চারটি শর্তাধীন সম্ভাবনার 1-এর কাছাকাছি হওয়া প্রয়োজন। কারণ এটি যথেষ্ট যে মূল চারটি শর্তাধীন সম্ভাবনার মধ্যে একটি 0-এর কাছাকাছি। উদাহরণস্বরূপ, নির্বাচিত পরিমাপের জন্য অন্যান্য পরিমাপের সাথে নির্ভরতা সারণির তুলনা করা ("সত্য" মানে নির্ভর করে, "মিথ্যা"-নির্ভর করে না): যে পরিমাপটি প্রদত্ত সম্ভাবনার উপর নির্ভর করে না সেগুলি যখন 0-এর কাছাকাছি আসে তখন ভুল উপস্থাপনের প্রবণতা থাকে। উদাহরণ 1: বিরল রোগ সনাক্তকরণ পরীক্ষা আসুন আমরা বিরল রোগ সনাক্ত করার লক্ষ্যে চিকিৎসা পরীক্ষাটি বিবেচনা করি। জনসংখ্যার আকার 100,000, যেখানে 0.05% জনসংখ্যা সংক্রামিত। পরীক্ষার পারফরম্যান্সঃ সমস্ত ইতিবাচক ব্যক্তিদের 95 শতাংশ সঠিকভাবে শ্রেণীবদ্ধ করা হয় (টিপিআর = 0.95) এবং সমস্ত নেতিবাচক ব্যক্তিদের 95 শতাংশ সঠিকভাবে শ্রেণীবদ্ধ করা হয় (টিএনআর = 0.95)। এই জাতীয় ক্ষেত্রে, উচ্চ জনসংখ্যার ভারসাম্যহীনতার কারণে, উচ্চ পরীক্ষার নির্ভুলতা থাকা সত্ত্বেও (0.95), ইতিবাচক হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়েছে এমন কোনও ব্যক্তির প্রকৃতপক্ষে ইতিবাচক হওয়ার সম্ভাবনা খুব কমঃ এবং এখন আমরা পর্যবেক্ষণ করতে পারি যে এই কম সম্ভাবনাটি কীভাবে প্রতিফলিত হয় কিছু মেট্রিক্সেঃ (তথ্য/ইউডেন সূচক) (চিহ্নিতকরণ) উদাহরণ 2: চিত্র স্বীকৃতি-বিড়াল বনাম কুকুর আমরা নিউরাল নেটওয়ার্ক ভিত্তিক চিত্র শ্রেণিবিন্যাসকে প্রশিক্ষণ দিচ্ছি। আমরা শুধুমাত্র দুই ধরনের ছবি বিবেচনা করছিঃ কুকুর ধারণকারী (0 হিসাবে চিহ্নিত) এবং বিড়াল ধারণকারী (1 হিসাবে চিহ্নিত)। সুতরাং, আমাদের লক্ষ্য হল বিড়াল এবং কুকুরের মধ্যে পার্থক্য করা। শ্রেণীবিভাগ বিড়ালদের পক্ষে অতিরিক্ত ভবিষ্যদ্বাণী করে ("ইতিবাচক" নমুনা): 99.99% বিড়ালকে সঠিকভাবে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়েছে এবং মাত্র 1 শতাংশ কুকুরকে সঠিকভাবে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়েছে। ছবির ডেটাসেটে 1,00,000টি ছবি রয়েছে, যার মধ্যে 90 শতাংশ বিড়ালের ছবি এবং 10 শতাংশ কুকুরের ছবি। এই পরিস্থিতিতে, কুকুর ধারণকারী ছবিটি সঠিকভাবে শ্রেণীবদ্ধ হওয়ার সম্ভাবনা বেশ কমঃ সমস্ত মেট্রিক এই কম সম্ভাব্যতা লক্ষ্য করছে নাঃ (ইনফরমেশননেস/ইউডেন ইনডেক্স) (মার্কেডনেস) আরও দেখুন এফ-স্কোর ইনফরমেশননেস মার্কেডনেস ম্যাথিউস কোরিলেশন গুণাঙ্ক নির্ভুলতা এবং সংবেদনশীলতা ও নির্দিষ্টতা স্মরণ করুন এন. পি. ভি বিভ্রান্তি ম্যাট্রিক্স তথ্যসূত্র পরিসংখ্যানগত প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ যন্ত্র অনুবাদের মূল্যায়ন পরিসংখ্যানগত অনুপাত সংক্ষিপ্ত পরিসংখ্যান ক্লাস্টারিং মানদণ্ডের জন্য সংক্ষিপ্ত পরিসংখ্যান