T:
Bakit kapaki-pakinabang ang ML matrix ng pagkalito?
A:Mayroong isang bilang ng mga paraan upang pag-usapan ang tungkol sa kung bakit mahalaga ang isang pagkakalito ng matris sa pag-aaral ng makina (ML) - ngunit ang isa sa mga pinakasimpleng paraan ay ang ipaliwanag na ang pagkalito sa matrix ay isang mapagkukunan ng data na pag-visualize.
Ang isang pagkalito ng matris ay nagpapahintulot sa mga manonood na makita nang sulyap ang mga resulta ng paggamit ng isang classifier o iba pang algorithm. Sa pamamagitan ng paggamit ng isang simpleng talahanayan upang maipakita ang mga resulta ng analitikal, ang pagkalito ng matrix ay mahalagang ibinaba ang iyong mga output sa isang mas madaling matunaw na pagtingin.
Ang kalituhan ng matrix ay gumagamit ng mga tiyak na terminolohiya upang ayusin ang mga resulta. Mayroong totoong positibo at totoong negatibo, pati na rin ang mga maling positibo at maling negatibo. Para sa isang mas kumplikadong matrix ng pagkalito o isa batay sa pag-uuri ng paghahambing, ang mga halagang ito ay maaaring ipakita bilang pagiging aktwal at hinulaang mga klase para sa dalawang natatanging mga bagay.
Anuman ang semantikong terminolohiya, ang mga resulta ay pinagsama sa isang parisukat (o hugis-parihaba) na mesa.
Ginagawang madali ng view na ito para makita ng mga analyst kung paano tumpak ang isang algorithm sa pag-uuri ng mga resulta. (Basahin ang Mga Bagong Tagabuo Maglagay ng Mga Modernong Algorithms upang Magtrabaho sa ASCII Art.)
Ang utility ng pagkalito ng pagkalito ay may kinalaman sa pagiging kumplikado ng mga proyekto sa ML, at pati na rin ang paraan ng pag-format at naihatid sa mga gumagamit. Isipin ang isang string ng mga linear na resulta kasama ang mga maling positibo, maling negatibo, totoong positibo at totoong negatibo. (Basahin ang Pag-aaral ng Makina 101.)
Ang isang gumagamit ay kailangang mai-tabulate ang lahat ng mga linear na resulta sa isang graph upang maunawaan kung paano nagtrabaho ang algorithm, at kung gaano ito tumpak. Sa matris ng pagkalito, ang impormasyong ito ay simpleng ipinakita sa isang malakas na modelo ng visual.
Halimbawa, ipagpalagay na ang machine ay tatanungin ang 20 mga imahe, kung saan lima ang mga prutas at lima ang mga gulay. Kung ang isang pagkalito sa pagkalito ay humahawak ng mga sumusunod na nilalaman (mula sa kaliwang kaliwa sa sunud-sunod): 7, 5, 3, 5, kung gayon ang matris ay nagpapakita na ang pito ay wastong kinilala bilang mga gulay, habang ang tatlo ay wastong inuri bilang mga prutas.
Ang iba pang 10, bilang kinatawan, ay mga resulta kung saan nabigo ang programa na tama na matukoy ang imahe.
Ang pagkalito ng matris ay magiging kapaki-pakinabang sa lahat ng uri ng ML analytics. Sa pamamagitan ng pagmamasid sa mapagkukunang ito, maaaring malaman ng mga gumagamit kung paano mahawakan ang mga problema tulad ng dimensionality at sobrang pag-overlay, at iba pang mga paraan upang ma-optimize ang isang algorithm.
