Matriz de Confusão É uma métrica voltada para modelos de classificação e tem como objetivo calcular a quantidade de falso positivo e falso negativo; e de verdadeiro positivo e verdadeiro negativo, além de te fornecer a acurácia e sensibilidade.
A Matriz de Confusão é uma tabela onde facilmente identificamos todos os quatro tipos de classificação do modelo de classificação binário (isto é, com apenas dois valores distintos na variável resposta). Com ela, facilmente podemos calcular valores como acurácia, especificidade, sensibilidade, etc.
Use a função confusedMatrix para criar um array de confusão em R. A função confusedMatrix é parte do pacote caret e pode criar um array de confusão a partir dos fatores ou tipos de dados da tabela. Observe que construímos dois fatores aleatórios usando as funções sample e rep .
Acurácia. A Acurácia é a média global do acerto do modelo ao classificar as classes, pode ser calculada através da razão (VN+VP)/(VP+FN+VN+FP).
Acurácia (Accuracy/Taxa de Acerto)
Esta é a métrica mais simples. É basicamente o número de acertos (positivos) divido pelo número total de exemplos. Ela deve ser usada em datasets com a mesma proporção de exemplos para cada classe, e quando as penalidades de acerto e erro para cada classe forem as mesmas.
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Acurácia: é a quantidade de acertos do nosso modelo divido pelo total da amostra.
“Uma matriz de correlação é uma tabela que mostra a correlação entre as variáveis e é usada para ter um entendimento prévio dos dados antes de partir para análises mais avançadas.” Ao fazer uma análise de dados, normalmente temos várias variáveis que precisaremos analisar qual a correlação entre elas.
Tipos de CorrelaçõesIntensidade. Fortemente relacionadas (Valores próximos de 1 ou -1) Fracamente relacionadas (Valores próximos de 0)Direção. Positiva (Se ambas as variáveis crescem no mesmo sentido) Negativa (Se as variáveis crescem em sentidos opostos)Significância.
O objetivo do estudo da correlação é determinar (mensurar) o grau de relacionamento entre duas variáveis. Caso os pontos das variáveis, representados num plano cartesiano (X, Y) ou gráfico de dispersão, apresentem uma dispersão ao longo de uma reta imaginária, dizemos que os dados apresentam uma correlação linear.
A acurácia de um teste diagnóstico leva em conta como esse teste pode identificar corretamente as pessoas com uma determinada doença e excluir as pessoas que não têm a doença.
Acurácia: indica uma performance geral do modelo. Dentre todas as classificações, quantas o modelo classificou corretamente; Precisão: dentre todas as classificações de classe Positivo que o modelo fez, quantas estão corretas; ... F1-Score: média harmônica entre precisão e recall.
Acurácia: é a probabilidade do teste fornecer resultados corretos, ou seja, ser positivo nos doentes e negativo nos não doentes.
A avaliação da acurácia do rastreamento combina sensibilidade, especificidade, valor preditivo positivo (VPP) e valor preditivo negativo (VPN) de um "teste positivo" em relação a um "resultado positivo" (Figura 6.5). Os seguintes fatores devem ser considerados ao avaliar medidas de precisão.
As diferenças entre os conceitos de acurácia e precisão
A precisão é o grau de variação gerado por diferentes medições. Dessa forma, quanto mais preciso for um processo, menor será a variação entre os valores obtidos. Já a acurácia é uma espécie de soma entre exatidão e precisão.
Quanto mais próximo de zero, melhor: RP negativa: < 0.1 (acurácia ótima); 0.1-0.2 (acurácia moderada); 0.2-0.5 (acurácia pequena); 0.5-1.0 (acurácia nula).
Na análise da qualidade/acurácia de testes clínicos, temos interesse em conhecer duas probabilidades condicionais: a Sensibilidade (s): é a probabilidade do teste ser positivo, dado que o indivíduo é doente. a Especificidade (e): é a probabilidade do teste ser negativo, dado que o indivíduo não é doente.
A acuracidade de estoque, também chamada de auditoria de estoque, é a apuração e a análise do estoque do varejista, ou seja, do que está presente fisicamente na loja comparado ao que está registrado no sistema de controle de mercadorias.
A acuracidade é a apuração e análise do estoque do varejista daquilo que está presente fisicamente na loja e, também, o que está registrado no sistema de controle de mercadorias. Aliás, em alguns lugares do país essa operação é chamada de “auditoria de estoque”.
O resultado é considerado falso positivo quando o teste se mostra positivo, porém o paciente não tem a doença.
A especificidade é a capacidade do mesmo teste ser negativo nos indivíduos que não apresentam a doença que está sendo investigada. O teste ideal seria aquele que apresentasse 100% de sensibilidade e de especificidade.
Eles acontecem quando um teste para covid-19 dá negativo, mesmo quando a pessoa tem a doença. Quase nenhum teste diagnóstico é perfeito e todos podem apresentar erros! O resultado falso-negativo é um exemplo disso e pode acontecer em qualquer teste diagnóstico.
O coeficiente de correlação de Pearson tem o objetivo de indicar como as duas variáveis associadas estão entre si, assim: Correlação menor que zero:Se a correlação é menor que zero, significa que é negativo, isto é, que as variáveis são inversamente relacionadas.
Por exemplo, a correlação entre a estatura dos pais e a estatura dos pais e dos filhos. Embora seja comumente denotada como a medida de relação entre duas variáveis aleatórias, correlação não implica causalidade. Em alguns casos, correlação não identifica dependência entre as variáveis.
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