P4-metric
पी4 मीट्रिक द्विआधारी वर्गीकरण के प्रदर्शन मूल्यांकन को सक्षम बनाता है। इसकी गणना सटीकता, स्मरण, विशिष्टता और एन. पी. वी. (नकारात्मक भविष्यसूचक मूल्य) से की जाती है। पी4 को एफ1 मीट्रिक के समान डिज़ाइन किया गया है, हालांकि एफ1 के खिलाफ की गई आलोचनाओं को संबोधित किया गया है। इसे इसका विस्तार माना जा सकता है। अन्य ज्ञात मेट्रिक्स की तरह, पी4 का एक कार्य हैः टीपी (सही सकारात्मक), टीएन (सही नकारात्मक), एफपी (गलत सकारात्मक), एफएन (गलत नकारात्मक)। औचित्य पी4 की प्रमुख अवधारणा चार प्रमुख सशर्त संभावनाओं का लाभ उठाना हैः-संभावना है कि नमूना सकारात्मक है, बशर्ते वर्गीकरण परिणाम सकारात्मक हो। - संभावना है कि वर्गीकरण परिणाम सकारात्मक होगा, बशर्ते नमूना सकारात्मक हो। - संभावना है कि वर्गीकरण परिणाम नकारात्मक होगा, बशर्ते नमूना नकारात्मक हो। - संभावना है कि नमूना नकारात्मक है, बशर्ते कि वर्गीकरण परिणाम नकारात्मक था। इस मीट्रिक के पीछे मुख्य धारणा यह है कि एक ठीक से डिज़ाइन किए गए द्विआधारी वर्गीकरणकर्ता को वे परिणाम देने चाहिए जिनके लिए ऊपर उल्लिखित सभी संभावनाएं 1 के करीब हैं। पी4 को इस तरह से डिज़ाइन किया गया है जिसके लिए सभी संभावनाओं को 1 के बराबर होना आवश्यक है। यह तब भी शून्य हो जाता है जब इनमें से कोई भी संभावना शून्य हो जाती है। परिभाषा पी4 को चार प्रमुख सशर्त संभावनाओं के एक सुसंगत माध्य के रूप में परिभाषित किया गया हैः टीपी, टीएन, एफपी, एफएन के संदर्भ में इसकी गणना निम्नानुसार की जा सकती हैः द्विआधारी वर्गीकरण प्रदर्शन का मूल्यांकन द्विआधारी वर्गीकरण के प्रदर्शन का मूल्यांकन एक बहु-विषयक अवधारणा है। यह विभिन्न क्षेत्रों से चिकित्सा परीक्षणों, मनोरोग परीक्षणों के मूल्यांकन से लेकर मशीन लर्निंग क्लासिफायर तक फैला हुआ है। इस प्रकार, उपयोग में कई मेट्रिक्स कई नामों के तहत मौजूद हैं। उनमें से कुछ को स्वतंत्र रूप से परिभाषित किया जा रहा है। पी4 मीट्रिक सममिति के गुण-एफ1 मीट्रिक के विपरीत, पी4 सममित है। इसका मतलब है-जब डेटासेट लेबलिंग को बदला जाता है तो यह अपने मूल्य को नहीं बदलता है-सकारात्मक नाम वाले नकारात्मक और नकारात्मक नाम वाले सकारात्मक। सीमाः इसे प्राप्त करने के लिए सभी प्रमुख चार सशर्त संभावनाओं को 1 के करीब होना आवश्यक है। यह पर्याप्त है कि प्रमुख चार सशर्त संभावनाओं में से एक 0 के करीब है। उदाहरण के लिए, चयनित मेट्रिक्स के लिए अन्य मेट्रिक्स निर्भरता तालिका के साथ तुलना ("सही" का अर्थ निर्भर करता है, "गलत"-निर्भर नहीं करता है): मेट्रिक्स जो दी गई संभावना पर निर्भर नहीं करते हैं, जब वे 0 के करीब पहुंचते हैं तो गलत प्रतिनिधित्व की संभावना होती है। उदाहरण 1: दुर्लभ रोग का पता लगाने का परीक्षण आइए हम उस चिकित्सा परीक्षण पर विचार करें जिसका उद्देश्य दुर्लभ रोग का पता लगाना है। जनसंख्या का आकार 100,000 है, जबकि 0.05% जनसंख्या संक्रमित है। परीक्षण प्रदर्शनः सभी सकारात्मक व्यक्तियों में से 95 प्रतिशत को सही तरीके से वर्गीकृत किया गया है (टी. पी. आर. = 0.95) और सभी नकारात्मक व्यक्तियों में से 95 प्रतिशत को सही तरीके से वर्गीकृत किया गया है (टी. एन. आर. = 0.95)। ऐसे मामले में, उच्च जनसंख्या असंतुलन के कारण, उच्च परीक्षण सटीकता (0.95) होने के बावजूद, एक व्यक्ति जिसे सकारात्मक के रूप में वर्गीकृत किया गया है, वास्तव में सकारात्मक होने की संभावना बहुत कम हैः और अब हम देख सकते हैं कि यह कम संभावना कुछ मेट्रिक्स में कैसे परिलक्षित होती हैः (सूचना/यूडेन सूचकांक) (चिह्नितता) उदाहरण 2: छवि पहचान-बिल्लियों बनाम कुत्तों हम तंत्रिका नेटवर्क आधारित छवि वर्गीकरण को प्रशिक्षित कर रहे हैं। हम केवल दो प्रकार की छवियों पर विचार कर रहे हैंः कुत्तों वाली (0 के रूप में लेबल की गई) और बिल्लियों वाली (1 के रूप में लेबल की गई)। इस प्रकार, हमारा लक्ष्य बिल्लियों और कुत्तों में अंतर करना है। वर्गीकरणकर्ता बिल्लियों के पक्ष में भविष्यवाणी करता है ("सकारात्मक" नमूने): 99.99% बिल्लियों को सही ढंग से वर्गीकृत किया गया है और केवल 1 प्रतिशत कुत्तों को सही ढंग से वर्गीकृत किया गया है। छवि डेटासेट में 1,00,000 चित्र होते हैं, जिनमें से 90 प्रतिशत बिल्लियों के चित्र और 10 प्रतिशत कुत्तों के चित्र होते हैं। ऐसी स्थिति में, कुत्ते वाली तस्वीर को सही ढंग से वर्गीकृत किए जाने की संभावना बहुत कम हैः सभी मेट्रिक्स इस कम संभावना को नहीं देख रहे हैंः (सूचना/यूडेन सूचकांक) (मार्केडनेस) एफ-स्कोर सूचना मार्केडनेस मैथ्यूज सहसंबंध गुणांक परिशुद्धता और स्मरण संवेदनशीलता और विशिष्टता एन. पी. वी. कन्फ्यूजन मैट्रिक्स संदर्भ सांख्यिकीय प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण मशीन अनुवाद का मूल्यांकन आकस्मिकता तालिकाओं के लिए सांख्यिकीय अनुपात सारांश आँकड़े क्लस्टरिंग मानदंड