Оглавление:
Определение - Что означает «Ложные негативы»?
Ложные отрицания являются одним из четырех компонентов в классической матрице смешения для двоичной классификации. В двоичной классификации два типа или классы анализируются с помощью программы машинного обучения или аналогичной технологии.
Техопедия объясняет ложные негативы
Идея с матрицей путаницы состоит в том, что у инженеров есть фактические значения в данных испытаний. Затем они запускают программу машинного обучения, и она делает свои прогнозы. Если прогноз соответствует тому, что известно, это успешный результат. Если это не так, это не успешный результат.
В этом типе парадигмы, успешные результаты помечены как истинные, а неудачные результаты помечены как ложные.
Таким образом, чтобы предоставить пример для ложных негативов, вы должны посмотреть, как устроена матрица путаницы. Предположим, например, что у вас есть два класса для классификации - первый - это значение, скажем, один, который называется классом номер один или положительным классом. Другой результат - ноль, который мы можем назвать классом номер два или отрицательным классом.
В этом случае ложный отрицательный результат будет результатом, когда программа машинного обучения угадывает ноль, но результат фактически равен единице.
Этот тип конструкции широко используется в различных проектах машинного обучения.
Это определение было написано в контексте науки о данных
