Trong những bài toán phân loại lớp, việc đánh giá độ chính xác của mô hình học máy là rất quan trọng. Tuy nhiên, chỉ sử dụng chỉ số accuracy (độ chính xác) để đánh giá có thể không đủ. Confusion matrix (ma trận nhầm lẫn) là một phương pháp đánh giá kết quả phân loại hiệu quả trong Machine Learning.
Confusion Matrix là gì?
Confusion matrix là một phương pháp đánh giá kết quả của các bài toán phân loại. Nó bao gồm tất cả các chỉ số về độ chính xác và độ bao quát của các dự đoán cho từng lớp. Để hiểu rõ hơn, chúng ta sẽ sử dụng bài toán chẩn đoán ung thư làm ví dụ.
Trong bài toán chẩn đoán ung thư, ta có hai lớp: bị ung thư (Positive) và không bị ung thư (Negative). Confusion matrix bao gồm các chỉ số sau:
- TP (True Positive): Số lượng dự đoán chính xác của lớp bị ung thư.
- TN (True Negative): Số lượng dự đoán chính xác của lớp không bị ung thư.
- FP (False Positive - Type 1 Error): Số lượng dự đoán sai lệch. Mô hình dự đoán một người bị ung thư nhưng thực tế không bị.
- FN (False Negative - Type 2 Error): Số lượng dự đoán sai lệch. Mô hình dự đoán một người không bị ung thư nhưng thực tế bị.
Từ các chỉ số này, ta có hai con số quan trọng để đánh giá mức độ tin cậy của mô hình:
- Precision: Trong tất cả các dự đoán Positive, bao nhiêu dự đoán là chính xác?
- Recall: Trong tất cả các trường hợp Positive, bao nhiêu trường hợp đã được dự đoán chính xác?
Qua việc sử dụng chỉ số F-score (F1-score), ta có thể đánh giá độ tin cậy chung của mô hình. Một mô hình có F-score cao chỉ khi cả Precision và Recall đạt giá trị cao.
Hình ảnh minh họa Confusion Matrix
Đánh giá độ tin cậy của một mô hình phân loại là rất quan trọng trong Machine Learning, đặc biệt khi dữ liệu về một lớp lớn hơn gấp nhiều lần so với dữ liệu về lớp còn lại. Việc sử dụng Confusion matrix giúp ta đưa ra đánh giá chính xác và toàn diện hơn về hiệu năng của mô hình.
Hy vọng qua bài viết này, bạn đã hiểu thêm về Confusion matrix trong Machine Learning. Chúc bạn thành công trong việc áp dụng phương pháp này vào công việc của mình.
