Confusion matrix: Phân tích chi tiết giúp đánh giá hiệu quả trong các dự án phân loại dữ liệu lớn

Trong các dự án phân loại dữ liệu lớn, confusion matrix đóng vai trò trung tâm trong việc đánh giá chất lượng mô hình dự đoán. Dữ liệu lớn thường chứa nhiều lớp phân loại phức tạp, do đó, chỉ dựa vào độ chính xác tổng thể không phản ánh hết được hiệu quả mô hình. Confusion matrix cho phép phân tích riêng biệt từng lớp, giúp nhận diện rõ các lớp bị phân loại sai phổ biến nhất. Qua đó, lập trình viên và nhà phân tích dữ liệu có thể thiết kế các biện pháp cải thiện như cân bằng dữ liệu, điều chỉnh trọng số lớp hoặc chọn mô hình phù hợp hơn. Confusion matrix cũng là công cụ quan trọng trong việc rà soát và kiểm định mô hình theo các tiêu chuẩn chuẩn mực và chính xác, đảm bảo các dự án dữ liệu lớn đạt được hiệu quả thực tế cao nhất. A confusion matrix is a two-by-two matrix that represents the number of correct and incorrect predictions within each category resulting from your classification algorithm. In this article, we will explore the basics of classification in machine learning, how to interpret a confusion matrix , advantages and limitations, and what type of career might use this tool. Trong lĩnh vực thương mại điện tử, hệ thống đề xuất sản phẩm ngày càng trở nên quan trọng để tăng trải nghiệm người dùng và doanh thu. Confusion matrix hỗ trợ các nhà phát triển đánh giá chất lượng các mô hình phân loại hành vi khách hàng và sản phẩm phù hợp. Việc phân tích kỹ các chỉ số từ confusion matrix giúp xác định các dự báo chính xác cũng như các lỗi phân loại là thông tin quan trọng để điều chỉnh thuật toán đề xuất phù hợp hơn với thói quen và sở thích người dùng. Nhờ việc ứng dụng confusion matrix, hệ thống có thể được tinh chỉnh nhằm giảm thiểu các đề xuất sai lệch hoặc không liên quan, từ đó nâng cao sự hài lòng và giữ chân khách hàng, góp phần vào sự phát triển bền vững của các nền tảng thương mại điện tử trong thị trường cạnh tranh hiện nay. confusion_matrix # sklearn.metrics. confusion_matrix (y_true, y_pred, ", labels=None, sample_weight=None, normalize=None) [source] # Compute confusion matrix to evaluate the accuracy of a classification. By definition a confusion matrix C is such that C i, j is equal to the number of observations known to be in group i and predicted to be in group j. Thus in binary classification, the count of ...