P4-metric
پی 4 میٹرک بائنری درجہ بندی کی کارکردگی کی تشخیص کو قابل بناتا ہے۔ اس کا حساب درستگی، یاد، خاصیت اور این پی وی (منفی پیشن گوئی کی قیمت) سے کیا جاتا ہے۔ پی 4 کو ایف 1 میٹرک کی طرح ڈیزائن کیا گیا ہے، تاہم ایف 1 کے خلاف کی جانے والی تنقید کو حل کیا گیا ہے۔ اسے اس کی توسیع سمجھا جا سکتا ہے۔ دیگر معروف میٹرکس کی طرح، پی 4 ایک فنکشن ہے: ٹی پی (حقیقی مثبت)، ٹی این (حقیقی منفی)، ایف پی (غلط مثبت)، ایف این (غلط منفی)۔ جواز پی 4 کا کلیدی تصور چار کلیدی مشروط امکانات سے فائدہ اٹھانا ہے:-امکان ہے کہ نمونہ مثبت ہے، بشرطیکہ درجہ بندی کا نتیجہ مثبت ہو۔ - امکان ہے کہ درجہ بندی کا نتیجہ مثبت ہوگا، بشرطیکہ نمونہ مثبت ہو۔ - امکان ہے کہ درجہ بندی کا نتیجہ منفی ہوگا، بشرطیکہ نمونہ منفی ہو۔ - نمونہ منفی ہونے کا امکان، بشرطیکہ درجہ بندی کا نتیجہ منفی ہو۔ اس میٹرک کے پیچھے بنیادی مفروضہ یہ ہے کہ ایک مناسب طریقے سے ڈیزائن کیے گئے بائنری کلاسیفائر کو وہ نتائج دینے چاہئیں جن کے لیے اوپر بیان کردہ تمام امکانات 1 کے قریب ہوں۔ پی 4 کو اس طرح سے ڈیزائن کیا گیا ہے جس کے لیے تمام امکانات 1 کے برابر ہونے کی ضرورت ہوتی ہے۔ یہ تب بھی صفر پر جاتا ہے جب ان میں سے کوئی بھی امکان صفر پر جاتا ہے۔ تعریف پی 4 کو چار کلیدی مشروط امکانات کے ہم آہنگ معنی کے طور پر بیان کیا گیا ہے: ٹی پی، ٹی این، ایف پی، ایف این کے لحاظ سے اس کا حساب اس طرح کیا جا سکتا ہے: بائنری درجہ بندی کی کارکردگی کا اندازہ بائنری درجہ بندی کی کارکردگی کا اندازہ لگانا ایک کثیر شعبہ جاتی تصور ہے۔ یہ طبی ٹیسٹوں، نفسیاتی ٹیسٹوں کی تشخیص سے لے کر مختلف شعبوں سے مشین لرننگ کلاسیفائرز تک پھیلا ہوا ہے۔ اس طرح، استعمال میں بہت سے میٹرکس کئی ناموں کے تحت موجود ہیں۔ ان میں سے کچھ کو آزادانہ طور پر بیان کیا گیا ہے۔ P4 میٹرک سمیٹری کی خصوصیات-F1 میٹرک کے برعکس، P4 سمیٹریکل ہے۔ اس کا مطلب ہے-جب ڈیٹا سیٹ کی لیبلنگ کو تبدیل کیا جاتا ہے تو یہ اپنی قدر کو تبدیل نہیں کرتا ہے-مثبت نام والے منفی اور منفی نام والے مثبت۔ رینج: حاصل کرنے کے لیے تمام کلیدی چار مشروط امکانات 1 کے قریب ہونے کی ضرورت ہوتی ہے۔ کیونکہ یہ کافی ہے کہ کلیدی چار مشروط امکانات میں سے ایک 0 کے قریب ہے۔ مثال کے طور پر، منتخب میٹرکس کے لیے دیگر میٹرکس کے ساتھ موازنہ کرنا انحصار ٹیبل ("سچ" کا مطلب منحصر ہے، "غلط"-منحصر نہیں ہے): وہ میٹرکس جو کسی دیئے گئے امکان پر منحصر نہیں ہوتے ہیں جب وہ 0 کے قریب پہنچ جاتے ہیں تو غلط نمائندگی کا شکار ہو جاتے ہیں۔ مثال 1: نایاب بیماری کا پتہ لگانے کا ٹیسٹ آئیے اس طبی ٹیسٹ پر غور کریں جس کا مقصد نایاب بیماری کا پتہ لگانا ہے۔ آبادی کا سائز 100 000 ہے، جبکہ 0.05% آبادی متاثر ہے۔ ٹیسٹ کی کارکردگی: تمام مثبت افراد میں سے 95 ٪ کو صحیح طریقے سے درجہ بند کیا گیا ہے (ٹی پی آر = 0.95) اور تمام منفی افراد میں سے 95 ٪ کو صحیح طریقے سے درجہ بند کیا گیا ہے (ٹی این آر = 0.95)۔ ایسی صورت میں، زیادہ آبادی کے عدم توازن کی وجہ سے، زیادہ جانچ کی درستگی (0.95) ہونے کے باوجود، اس بات کا امکان کہ ایک فرد جسے مثبت کے طور پر درجہ بند کیا گیا ہے حقیقت میں مثبت ہے بہت کم ہے: اور اب ہم مشاہدہ کر سکتے ہیں کہ یہ کم امکان کچھ میٹرکس میں کیسے ظاہر ہوتا ہے: (معلومات/یوڈن انڈیکس) (نشان دہی) مثال 2: تصویر کی شناخت-بلیوں بمقابلہ کتوں ہم نیورل نیٹ ورک پر مبنی تصویر کی درجہ بندی کی تربیت دے رہے ہیں۔ ہم صرف دو قسم کی تصاویر پر غور کر رہے ہیں: کتوں پر مشتمل (0 کے طور پر لیبل لگا ہوا) اور بلیوں پر مشتمل (1 کے طور پر لیبل لگا ہوا)۔ اس طرح ہمارا مقصد بلیوں اور کتوں میں فرق کرنا ہے۔ درجہ بندی کرنے والا بلیوں کے حق میں زیادہ پیش گوئیاں کرتا ہے ("مثبت" نمونے): 99.99% بلیوں کی درجہ بندی درست ہے اور صرف 1 ٪ کتوں کی درجہ بندی درست ہے۔ تصویری ڈیٹا سیٹ 100000 تصاویر پر مشتمل ہے، جن میں سے 90 فیصد بلیوں کی تصاویر ہیں اور 10 فیصد کتوں کی تصاویر ہیں۔ ایسی صورت حال میں، اس بات کا امکان کہ کتے پر مشتمل تصویر کو صحیح طریقے سے درجہ بندی کیا جائے گا بہت کم ہے: تمام میٹرکس اس کم امکان کو نہیں دیکھ رہے ہیں: (معلومات/یوڈن انڈیکس) (نشان دہی) یہ بھی دیکھیں کہ ایف-اسکور معلومات نشان دہی میتھیوز ارتباط گتانک درستگی اور حساسیت کو یاد کریں اور خاصیت این پی وی الجھن میٹرکس حوالہ جات شماریاتی قدرتی زبان پروسیسنگ مشین ترجمہ کی تشخیص شماریاتی تناسب کلسٹرنگ معیار کے لیے خلاصہ اعداد و شمار