Karışıklık Matrisi Nedir?
İngilizce: Confusion Matrix
Yayın: · Son güncelleme:
Karışıklık Matrisi Nedir? Kısaca
Karışıklık matrisi (confusion matrix), bir sınıflandırma modelinin tahminlerini gerçek etiketlerle karşılaştıran tablodur. Doğru pozitif, yanlış pozitif, doğru negatif ve yanlış negatif sayılarını gösterir; kesinlik, duyarlılık gibi metrikler buradan hesaplanır.
Karışıklık matrisi, bir sınıflandırma modelinin hangi sınıfları doğru, hangilerini birbiriyle karıştırarak tahmin ettiğini gösteren özet tablodur. Tek bir başarı yüzdesinin gizleyebileceği hata türlerini ayrı ayrı görmeni sağlar.
Karışıklık matrisi nedir?
İkili sınıflandırmada (ör. "hasta / sağlıklı") matris 2×2 boyutundadır. Satırlar genellikle gerçek sınıfı, sütunlar modelin tahminini gösterir (bazı kaynaklarda tersi kullanılır, bu yüzden eksen etiketlerine bak).
| Tahmin: Pozitif | Tahmin: Negatif | |
|---|---|---|
| Gerçek: Pozitif | Doğru Pozitif (TP) | Yanlış Negatif (FN) |
| Gerçek: Negatif | Yanlış Pozitif (FP) | Doğru Negatif (TN) |
Çok sınıflı problemlerde matris N×N olur; köşegen üzerindeki hücreler doğru tahminleri, köşegen dışındakiler karışan sınıfları gösterir.
Hangi metrikler türetilir?
- Doğruluk: (TP + TN) / toplam
- Kesinlik: TP / (TP + FP)
- Duyarlılık: TP / (TP + FN)
- Özgüllük: TN / (TN + FP)
Örneğin varsayımsal bir dolandırıcılık modelinde TP=40, FN=10, FP=20, TN=930 olsun. Doğruluk %97 görünür; ama duyarlılık 40/50 = 0,80 ve kesinlik 40/60 ≈ 0,67'dir. Yani her üç alarmdan biri boşa çıkmaktadır.
Nelere dikkat etmeli?
Matris, seçilen karar eşiğine bağlıdır; eşik değişirse hücreler de değişir. Sınıflar dengesizse ham sayılar yerine satır bazında yüzdeleri incelemek daha açıklayıcıdır. Hangi hatanın daha maliyetli olduğuna (ör. hastalığı kaçırmak mı, yanlış alarm mı) göre değerlendirme yapmalısın. İlgili metriklerden biri için F1 skoru maddesine bakabilirsin.
Sıkça Sorulan Sorular
Karışıklık matrisine neden bu ad verilmiş?
Tablo, modelin hangi sınıfları birbirine karıştırdığını açıkça gösterdiği için bu adı alır. Köşegen dışındaki her hücre, bir sınıfın başka bir sınıf sanıldığı durumların sayısıdır.
Karışıklık matrisi yalnızca ikili sınıflandırmada mı kullanılır?
Hayır, çok sınıflı problemlerde de kullanılır ve sınıf sayısı kadar satır ile sütundan oluşur. Hangi sınıf çiftlerinin sık karıştığını görmek, modeli iyileştirmek için yol gösterir.