DokümantasyonBölümler
MQL5 ReferansıMatris ve Vektör MetotlarıMakine ÖğrenimiConfusionMatrix 

ConfusionMatrix

Karışıklık matrisini hesaplar. Metot, öngörülen değerler vektörüne uygulanır.

matrix vector::ConfusionMatrix(
   const vector&       vect_true      // doğru değerler vektörü
   );
 
 
matrix vector::ConfusionMatrix(
   const vector&       vect_true,     // doğru değerler vektörü
   uint                label          // etiket değeri
   );

Parametreler

vect_true

[in] Doğru değerler vektörü.

label

[in] Karışıklık matrisini hesaplamak için etiket değeri.

Geri dönüş değeri

Karışıklık matrisi. Bir etiket değeri belirtilmezse, her bir etiketin diğer her bir etiketle ayrı ayrı eşleştirildiği çok sınıflı bir karışıklık matrisi geri döndürülür. Bir etiket değeri belirtilirse, belirtilen etiketin pozitif, diğer tüm etiketlerin negatif (ovr, one vs rest) olarak kabul edildiği 2 x 2'lik bir matris geri döndürülür.

Not

Karışıklık matrisi C; Cij, i grubunda olduğu bilinen ve j grubunda olduğu öngörülen gözlemlerin sayısına eşit olacak şekildedir. Dolayısıyla, ikili sınıflandırmada doğru negatiflerin (TN) sayısı C00, yanlış negatiflerin (FN) sayısı C10, doğru pozitiflerin (TP) sayısı C11 ve yanlış pozitiflerin (FP) sayısı C01'dir.

Başka bir deyişle, matris grafiksel olarak aşağıdaki gibi gösterilebilir:

TN

FP

FN

TP

Doğru değerler vektörü ile öngörülen değerler vektörünün büyüklükleri aynı olmalıdır.

Örnek:

   vector y_true={7,2,1,0,4,1,4,9,5,9,0,6,9,0,1,5,9,7,3,4,8,4,2,7,6,8,4,2,3,6};
   vector y_pred={7,2,1,0,4,1,4,9,5,9,0,6,9,0,1,5,9,7,3,4,2,9,4,9,5,9,2,7,7,0};
   matrix confusion=y_pred.ConfusionMatrix(y_true);
   Print(confusion);
   confusion=y_pred.ConfusionMatrix(y_true,0);
   Print(confusion);
   confusion=y_pred.ConfusionMatrix(y_true,1);
   Print(confusion);
   confusion=y_pred.ConfusionMatrix(y_true,2);
   Print(confusion);
 
 
/*
  [[3,0,0,0,0,0,0,0,0,0]
   [0,3,0,0,0,0,0,0,0,0]
   [0,0,1,0,1,0,0,1,0,0]
   [0,0,0,1,0,0,0,1,0,0]
   [0,0,1,0,3,0,0,0,0,1]
   [0,0,0,0,0,2,0,0,0,0]
   [1,0,0,0,0,1,1,0,0,0]
   [0,0,0,0,0,0,0,2,0,1]
   [0,0,1,0,0,0,0,0,0,1]
   [0,0,0,0,0,0,0,0,0,4]]
  [[26,1]
   [0,3]]
  [[27,0]
   [0,3]]
  [[25,2]
   [2,1]]
*/