P4-metric
પી4 મેટ્રિક દ્વિસંગી વર્ગીકરણના પ્રદર્શન મૂલ્યાંકનને સક્ષમ કરે છે. તેની ગણતરી ચોકસાઇ, યાદગીરી, વિશિષ્ટતા અને એન. પી. વી. (નકારાત્મક આગાહી મૂલ્ય) થી કરવામાં આવે છે. પી4ની રચના એફ1 મેટ્રિકની જેમ જ કરવામાં આવી છે, જોકે એફ1 સામે કરવામાં આવેલી ટીકાઓને સંબોધવામાં આવે છે. તેને તેના વિસ્તરણ તરીકે જોવામાં આવી શકે છે. અન્ય જાણીતા મેટ્રિક્સની જેમ, પી4 એ ટી. પી. (સાચા હકારાત્મક), ટી. એન. (સાચા નકારાત્મક), એફ. પી. (ખોટા સકારાત્મક), એફ. એન. (ખોટા નકારાત્મક) નું કાર્ય છે. સમર્થન પી4નો મુખ્ય ખ્યાલ ચાર મુખ્ય શરતી સંભાવનાઓનો લાભ ઉઠાવવાનો છેઃ-નમૂના સકારાત્મક હોવાની સંભાવના, જો વર્ગીકરણનું પરિણામ સકારાત્મક હોય તો. - વર્ગીકરણનું પરિણામ હકારાત્મક હોવાની સંભાવના, જો નમૂના સકારાત્મક હોય તો. - વર્ગીકરણનું પરિણામ નકારાત્મક હોવાની સંભાવના, જો નમૂના નકારાત્મક હોય તો. - નમૂના નકારાત્મક હોવાની સંભાવના, જો કે વર્ગીકરણનું પરિણામ નકારાત્મક હતું. આ મેટ્રિક પાછળની મુખ્ય ધારણા એ છે કે, યોગ્ય રીતે રચાયેલ દ્વિસંગી વર્ગીકરણકર્તાએ એવા પરિણામો આપવા જોઈએ કે જેના માટે ઉપર ઉલ્લેખિત તમામ સંભાવનાઓ 1 ની નજીક છે. પી4ની રચના એવી રીતે કરવામાં આવી છે કે જેમાં તમામ સંભાવનાઓ 1 ની બરાબર હોવી જરૂરી છે. જ્યારે આમાંની કોઈપણ સંભાવનાઓ શૂન્ય પર જાય છે ત્યારે તે શૂન્ય પર પણ જાય છે. વ્યાખ્યા પી4 ને ચાર મુખ્ય શરતી સંભાવનાઓના સુસંગત સરેરાશ તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છેઃ ટી. પી., ટી. એન., એફ. પી., એફ. એન. ની દ્રષ્ટિએ તેની ગણતરી નીચે મુજબ કરી શકાય છેઃ દ્વિસંગી વર્ગીકરણની કામગીરીનું મૂલ્યાંકન દ્વિસંગી વર્ગીકરણની કામગીરીનું મૂલ્યાંકન એ બહુશાખાકીય ખ્યાલ છે. તે તબીબી પરીક્ષણો, માનસિક પરીક્ષણોના મૂલ્યાંકનથી લઈને વિવિધ ક્ષેત્રોના મશીન લર્નિંગ ક્લાસિફાયર્સ સુધી ફેલાયેલું છે. આમ, ઉપયોગમાં લેવાતા ઘણા મેટ્રિક્સ ઘણા નામો હેઠળ અસ્તિત્વ ધરાવે છે. તેમાંના કેટલાકને સ્વતંત્ર રીતે વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે. પી4 મેટ્રિક સમપ્રમાણતાના ગુણધર્મો-એફ1 મેટ્રિકથી વિપરીત, પી4 સમપ્રમાણતાવાળા છે. તેનો અર્થ એ છે કે-જ્યારે ડેટાસેટ લેબલિંગ બદલવામાં આવે છે ત્યારે તે તેનું મૂલ્ય બદલતું નથી-હકારાત્મક નામના નકારાત્મક અને નકારાત્મક નામના સકારાત્મક. સીમાઃ હાંસલ કરવા માટે તમામ મુખ્ય ચાર શરતી સંભાવનાઓ 1 ની નજીક હોવી જરૂરી છે. કારણ કે તે પૂરતું છે કે મુખ્ય ચાર શરતી સંભાવનાઓમાંથી એક 0 ની નજીક છે. ઉદાહરણ તરીકે, પસંદ કરેલ મેટ્રિક્સ માટે અન્ય મેટ્રિક્સ ડિપેન્ડન્સી કોષ્ટક સાથે સરખામણી ("સાચું" એટલે આધાર રાખે છે, "ખોટું"-આધાર રાખતું નથી): મેટ્રિક્સ કે જે આપેલ સંભાવના પર આધાર રાખતા નથી તે જ્યારે 0 ની નજીક આવે ત્યારે ખોટી રજૂઆત માટે સંવેદનશીલ હોય છે. ઉદાહરણ 1: દુર્લભ રોગ શોધ પરીક્ષણ ચાલો આપણે દુર્લભ રોગના પ્રકારને શોધવાના હેતુથી તબીબી પરીક્ષણને ધ્યાનમાં લઈએ. વસ્તીનું કદ 100,000 છે, જ્યારે 0.05% વસ્તી ચેપગ્રસ્ત છે. પરીક્ષણ પ્રદર્શનઃ તમામ સકારાત્મક વ્યક્તિઓમાંથી 95 ટકા લોકોનું યોગ્ય રીતે વર્ગીકરણ કરવામાં આવે છે (ટી. પી. આર. = 0.95) અને તમામ નકારાત્મક વ્યક્તિઓમાંથી 95 ટકા લોકોનું યોગ્ય રીતે વર્ગીકરણ કરવામાં આવે છે (ટી. એન. આર. = 0.95). આવા કિસ્સામાં, ઉચ્ચ વસ્તી અસંતુલનને કારણે, ઉચ્ચ પરીક્ષણ ચોકસાઈ (0.95) હોવા છતાં, જે વ્યક્તિને સકારાત્મક તરીકે વર્ગીકૃત કરવામાં આવી છે તે વ્યક્તિ હકીકતમાં સકારાત્મક હોવાની સંભાવના ખૂબ ઓછી છેઃ અને હવે આપણે અવલોકન કરી શકીએ છીએ કે આ ઓછી સંભાવના કેટલાક મેટ્રિક્સમાં કેવી રીતે પ્રતિબિંબિત થાય છેઃ (માહિતી/યુડેન ઇન્ડેક્સ) (માર્કડનેસ) ઉદાહરણ 2: છબી ઓળખ-બિલાડીઓ વિરુદ્ધ કૂતરા અમે ન્યુરલ નેટવર્ક આધારિત છબી વર્ગીકરણને તાલીમ આપી રહ્યા છીએ. અમે માત્ર બે પ્રકારની છબીઓ પર વિચાર કરી રહ્યા છીએઃ જેમાં શ્વાન (0 તરીકે લેબલ થયેલ) અને બિલાડીઓ (1 તરીકે લેબલ થયેલ) છે. આમ, અમારું લક્ષ્ય બિલાડી અને કૂતરા વચ્ચે તફાવત કરવાનું છે. વર્ગીકરણકર્તા બિલાડીઓની તરફેણમાં વધુ પડતી આગાહી કરે છે ("સકારાત્મક" નમૂનાઓ): 99.99% બિલાડીઓને યોગ્ય રીતે વર્ગીકૃત કરવામાં આવે છે અને માત્ર 1% શ્વાનોને યોગ્ય રીતે વર્ગીકૃત કરવામાં આવે છે. છબી ડેટાસેટમાં 1,00,000 છબીઓ છે, જેમાંથી 90 ટકા બિલાડીઓના ચિત્રો છે અને 10 ટકા કૂતરાઓના ચિત્રો છે. આવી સ્થિતિમાં, કૂતરા ધરાવતું ચિત્ર યોગ્ય રીતે વર્ગીકૃત થવાની સંભાવના ખૂબ ઓછી છેઃ તમામ મેટ્રિક્સ આ ઓછી સંભાવનાને ધ્યાનમાં લેતા નથીઃ (માહિતી/યુડેન ઇન્ડેક્સ) (માર્કડનેસ) એફ-સ્કોર પણ જુઓ માહિતી માર્કડનેસ મેથ્યુઝ સહસંબંધ ગુણાંક ચોકસાઈ અને યાદ સંવેદનશીલતા અને વિશિષ્ટતા એન. પી. વી. મૂંઝવણ મેટ્રિક્સ સંદર્ભો આંકડાકીય કુદરતી ભાષા પ્રક્રિયા મશીન અનુવાદનું મૂલ્યાંકન આંકડાકીય ગુણોત્તર આકસ્મિક કોષ્ટકો માટે સારાંશ આંકડા ક્લસ્ટરિંગ માપદંડ