{"id":476400,"date":"2023-08-09T07:29:55","date_gmt":"2023-08-09T07:29:55","guid":{"rendered":""},"modified":"2023-09-05T11:12:41","modified_gmt":"2023-09-05T11:12:41","slug":"confusion-matrix","status":"publish","type":"wiki","link":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wiki\/confusion-matrix\/","title":{"rendered":"\u0e40\u0e21\u0e17\u0e23\u0e34\u0e01\u0e0b\u0e4c\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e19"},"content":{"rendered":"<p>Confusion Matrix \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19\u0e41\u0e21\u0e0a\u0e0a\u0e35\u0e19\u0e40\u0e25\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e19\u0e19\u0e34\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 AI 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\u0e41\u0e15\u0e48\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e31\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e16\u0e39\u0e01\u0e19\u0e33\u0e21\u0e32\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e42\u0e14\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e34\u0e22\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19\u0e17\u0e24\u0e29\u0e0e\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e08\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e31\u0e0d\u0e0d\u0e32\u0e13\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e2a\u0e07\u0e04\u0e23\u0e32\u0e21\u0e42\u0e25\u0e01\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e2d\u0e07 \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e41\u0e22\u0e01\u0e41\u0e22\u0e30\u0e2a\u0e31\u0e0d\u0e0d\u0e32\u0e13\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e17\u0e48\u0e32\u0e21\u0e01\u0e25\u0e32\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e22\u0e07\u0e23\u0e1a\u0e01\u0e27\u0e19\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01 \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23\u0e01\u0e47\u0e15\u0e32\u0e21 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e04\u0e33\u0e27\u0e48\u0e32 &quot;Confusion Matrix&quot; \u0e43\u0e19\u0e1b\u0e31\u0e08\u0e08\u0e38\u0e1a\u0e31\u0e19 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e43\u0e19\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e1a\u0e17\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 \u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e34\u0e22\u0e21\u0e43\u0e19\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e07\u0e1b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e28\u0e15\u0e27\u0e23\u0e23\u0e29\u0e17\u0e35\u0e48 20 \u0e04\u0e27\u0e1a\u0e04\u0e39\u0e48\u0e44\u0e1b\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e32\u0e02\u0e32\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49<\/p>\n<h2>\u0e40\u0e08\u0e32\u0e30\u0e25\u0e36\u0e01 Confusion Matrix<\/h2>\n<p>Confusion Matrix \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e15\u0e32\u0e23\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e17\u0e36\u0e21 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e42\u0e14\u0e22\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e21\u0e35\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e2a\u0e2d\u0e19 \u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e0a\u0e19\u0e4c\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e32\u0e01\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e31\u0e14\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e04\u0e37\u0e19 F-Score \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e19\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e38\u0e19 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e41\u0e16\u0e27\u0e43\u0e19\u0e40\u0e21\u0e17\u0e23\u0e34\u0e01\u0e0b\u0e4c\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e16\u0e36\u0e07\u0e2d\u0e34\u0e19\u0e2a\u0e41\u0e15\u0e19\u0e0b\u0e4c\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e25\u0e32\u0e2a\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07 \u0e43\u0e19\u0e02\u0e13\u0e30\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e16\u0e36\u0e07\u0e2d\u0e34\u0e19\u0e2a\u0e41\u0e15\u0e19\u0e0b\u0e4c\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e25\u0e32\u0e2a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e44\u0e27\u0e49 \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e43\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07\u0e01\u0e25\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e31\u0e19<\/p>\n<p>\u0e40\u0e21\u0e17\u0e23\u0e34\u0e01\u0e0b\u0e4c\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e2a\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19 \u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e01\u0e48 True Positives (TP), True Negatives (TN), False Positives (FP) \u0e41\u0e25\u0e30 False Negatives (FN) \u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17<\/p>\n<ul>\n<li>\u0e1c\u0e25\u0e1a\u0e27\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e17\u0e49\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07: \u0e19\u0e35\u0e48\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e16\u0e36\u0e07\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e2d\u0e34\u0e19\u0e2a\u0e41\u0e15\u0e19\u0e0b\u0e4c\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e1a\u0e27\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e16\u0e39\u0e01\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e32\u0e21\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07<\/li>\n<li>\u0e04\u0e48\u0e32\u0e25\u0e1a\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07: \u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e2d\u0e34\u0e19\u0e2a\u0e41\u0e15\u0e19\u0e0b\u0e4c\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e25\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e16\u0e39\u0e01\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e32\u0e21\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25<\/li>\n<li>\u0e1c\u0e25\u0e1a\u0e27\u0e01\u0e25\u0e27\u0e07: \u0e19\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e01\u0e23\u0e13\u0e35\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e1a\u0e27\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e16\u0e39\u0e01\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e21\u0e48\u0e16\u0e39\u0e01\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e32\u0e21\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07<\/li>\n<li>\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e1a\u0e25\u0e27\u0e07: \u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e16\u0e36\u0e07\u0e2d\u0e34\u0e19\u0e2a\u0e41\u0e15\u0e19\u0e0b\u0e4c\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e25\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e15\u0e32\u0e21\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e21\u0e48\u0e16\u0e39\u0e01\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e21\u0e17\u0e23\u0e34\u0e01\u0e0b\u0e4c\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e31\u0e19<\/h2>\n<p>Confusion Matrix \u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e42\u0e14\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e23\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e44\u0e27\u0e49 \u0e43\u0e19\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e44\u0e1a\u0e19\u0e32\u0e23\u0e35 \u0e08\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49:<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th><\/th>\n<th>\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e1a\u0e27\u0e01<\/th>\n<th>\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e25\u0e1a<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>\u0e1c\u0e25\u0e1a\u0e27\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07<\/td>\n<td>\u0e17\u0e35\u0e1e\u0e35<\/td>\n<td>\u0e40\u0e2d\u0e1f\u0e40\u0e2d\u0e47\u0e19<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e25\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07<\/td>\n<td>\u0e40\u0e2d\u0e1f\u0e1e\u0e35<\/td>\n<td>\u0e40\u0e17\u0e19\u0e40\u0e19\u0e2a\u0e0b\u0e35<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>\u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e40\u0e21\u0e17\u0e23\u0e34\u0e01\u0e0b\u0e4c\u0e08\u0e30\u0e16\u0e39\u0e01\u0e19\u0e33\u0e21\u0e32\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e15\u0e31\u0e27\u0e0a\u0e35\u0e49\u0e27\u0e31\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33 \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e04\u0e37\u0e19 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e30\u0e41\u0e19\u0e19 F1<\/p>\n<h2>\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e02\u0e2d\u0e07 Confusion Matrix<\/h2>\n<p>\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e21\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e21\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e02\u0e2d\u0e07 Confusion Matrix:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e25\u0e36\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e21\u0e34\u0e15\u0e34:<\/strong> \u0e42\u0e14\u0e22\u0e08\u0e30\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e21\u0e38\u0e21\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e21\u0e34\u0e15\u0e34\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 \u0e41\u0e17\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e04\u0e30\u0e41\u0e19\u0e19\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e04\u0e30\u0e41\u0e19\u0e19\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27<\/li>\n<li><strong>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14:<\/strong> \u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17 \u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e01\u0e48 \u0e1c\u0e25\u0e1a\u0e27\u0e01\u0e25\u0e27\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e1a\u0e25\u0e27\u0e07<\/li>\n<li><strong>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e2d\u0e04\u0e15\u0e34:<\/strong> \u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e27\u0e48\u0e32\u0e21\u0e35\u0e2d\u0e04\u0e15\u0e34\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e25\u0e32\u0e2a\u0e43\u0e14\u0e04\u0e25\u0e32\u0e2a\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e44\u0e21\u0e48<\/li>\n<li><strong>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e31\u0e14\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e:<\/strong> \u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e40\u0e21\u0e15\u0e23\u0e34\u0e01\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e23\u0e32\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23<\/li>\n<\/ol>\n<h2>\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e21\u0e17\u0e23\u0e34\u0e01\u0e0b\u0e4c\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e19<\/h2>\n<p>\u0e41\u0e21\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32 Confusion Matrix \u0e08\u0e30\u0e21\u0e35\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19 \u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e04\u0e25\u0e32\u0e2a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e08\u0e31\u0e14\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e43\u0e19\u0e42\u0e14\u0e40\u0e21\u0e19\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e02\u0e22\u0e32\u0e22\u0e40\u0e21\u0e17\u0e23\u0e34\u0e01\u0e0b\u0e4c\u0e44\u0e1b\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e21\u0e34\u0e15\u0e34\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 \u0e44\u0e14\u0e49\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e44\u0e1a\u0e19\u0e32\u0e23\u0e35\u0e48 \u0e40\u0e21\u0e17\u0e23\u0e34\u0e01\u0e0b\u0e4c\u0e04\u0e37\u0e2d 2\u00d72 \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e04\u0e25\u0e32\u0e2a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e25\u0e32\u0e2a &#039;n&#039; \u0e21\u0e31\u0e19\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e21\u0e17\u0e23\u0e34\u0e01\u0e0b\u0e4c &#039;nxn&#039;<\/p>\n<h2>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49 \u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e41\u0e19\u0e27\u0e17\u0e32\u0e07\u0e41\u0e01\u0e49\u0e44\u0e02<\/h2>\n<p>Confusion Matrix \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30 AI \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01 \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23\u0e01\u0e47\u0e15\u0e32\u0e21 \u0e01\u0e47\u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e1b\u0e23\u0e32\u0e28\u0e08\u0e32\u0e01\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e17\u0e49\u0e32\u0e17\u0e32\u0e22 \u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e21\u0e32\u0e08\u0e32\u0e01\u0e40\u0e21\u0e17\u0e23\u0e34\u0e01\u0e0b\u0e4c\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e44\u0e14\u0e49\u0e43\u0e19\u0e01\u0e23\u0e13\u0e35\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e2a\u0e21\u0e14\u0e38\u0e25 \u0e43\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e35\u0e49 \u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e42\u0e04\u0e49\u0e07 Precision-Recall \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e15\u0e49\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e42\u0e04\u0e49\u0e07 (AUC-ROC) \u0e2d\u0e32\u0e08\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32<\/p>\n<h2>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e23\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e25\u0e49\u0e32\u0e22\u0e01\u0e31\u0e19<\/h2>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>\u0e40\u0e21\u0e15\u0e23\u0e34\u0e01<\/th>\n<th>\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e21\u0e32\u0e08\u0e32\u0e01<\/th>\n<th>\u0e04\u0e33\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33<\/td>\n<td>\u0e40\u0e21\u0e17\u0e23\u0e34\u0e01\u0e0b\u0e4c\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e19<\/td>\n<td>\u0e27\u0e31\u0e14\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e16\u0e39\u0e01\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e14\u0e22\u0e23\u0e27\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33<\/td>\n<td>\u0e40\u0e21\u0e17\u0e23\u0e34\u0e01\u0e0b\u0e4c\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e19<\/td>\n<td>\u0e27\u0e31\u0e14\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e16\u0e39\u0e01\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e1a\u0e27\u0e01\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e04\u0e37\u0e19 (\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e44\u0e27)<\/td>\n<td>\u0e40\u0e21\u0e17\u0e23\u0e34\u0e01\u0e0b\u0e4c\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e19<\/td>\n<td>\u0e27\u0e31\u0e14\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e1a\u0e27\u0e01\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\u0e04\u0e30\u0e41\u0e19\u0e19 F1<\/td>\n<td>\u0e40\u0e21\u0e17\u0e23\u0e34\u0e01\u0e0b\u0e4c\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e19<\/td>\n<td>\u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e09\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e2e\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e21\u0e2d\u0e19\u0e34\u0e01\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e04\u0e37\u0e19<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e08\u0e33\u0e40\u0e1e\u0e32\u0e30<\/td>\n<td>\u0e40\u0e21\u0e17\u0e23\u0e34\u0e01\u0e0b\u0e4c\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e19<\/td>\n<td>\u0e27\u0e31\u0e14\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e25\u0e1a\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>AUC-ROC<\/td>\n<td>ROC \u0e42\u0e04\u0e49\u0e07<\/td>\n<td>\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e25\u0e01\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e44\u0e27\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e40\u0e08\u0e32\u0e30\u0e08\u0e07<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>\u0e21\u0e38\u0e21\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e43\u0e19\u0e2d\u0e19\u0e32\u0e04\u0e15<\/h2>\n<p>\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07 AI \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 Confusion Matrix \u0e04\u0e32\u0e14\u0e27\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e22\u0e31\u0e07\u0e04\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e38\u0e07\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e23\u0e27\u0e21\u0e16\u0e36\u0e07\u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e35\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e2d\u0e31\u0e15\u0e42\u0e19\u0e21\u0e31\u0e15\u0e34\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e25\u0e36\u0e01 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e22\u0e38\u0e01\u0e15\u0e4c\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19<\/p>\n<h2>\u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e21\u0e17\u0e23\u0e34\u0e01\u0e0b\u0e4c\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e19<\/h2>\n<p>\u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48 OneProxy \u0e21\u0e2d\u0e1a\u0e43\u0e2b\u0e49 \u0e21\u0e35\u0e1a\u0e17\u0e1a\u0e32\u0e17\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e23\u0e2d\u0e07\u0e27\u0e48\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e38\u0e14\u0e40\u0e27\u0e47\u0e1a\u0e08\u0e30\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e23\u0e37\u0e48\u0e19 \u0e1b\u0e25\u0e2d\u0e14\u0e20\u0e31\u0e22 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e34\u0e14\u0e40\u0e1c\u0e22\u0e15\u0e31\u0e27\u0e15\u0e19 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e21\u0e31\u0e01\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e08\u0e38\u0e14\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e07\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e31\u0e14\u0e25\u0e2d\u0e01\u0e21\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e19\u0e33\u0e21\u0e32\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19\u0e43\u0e19\u0e20\u0e32\u0e22\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e07\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49 Confusion Matrix<\/p>\n<h2>\u0e25\u0e34\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07<\/h2>\n<p>\u0e2b\u0e32\u0e01\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e25\u0e36\u0e01\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e40\u0e15\u0e34\u0e21\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a Confusion Matrix \u0e42\u0e1b\u0e23\u0e14\u0e1e\u0e34\u0e08\u0e32\u0e23\u0e13\u0e32\u0e41\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49<\/p>\n<ol>\n<li><a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Confusion_matrix\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">\u0e1a\u0e17\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21 Wikipedia \u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a Confusion Matrix<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/understanding-confusion-matrix-a9ad42dcfd62\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e40\u0e21\u0e17\u0e23\u0e34\u0e01\u0e0b\u0e4c\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e19<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.datacamp.com\/community\/tutorials\/understanding-confusion-matrices\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">\u0e1a\u0e17\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07 DataCamp \u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a Confusion Matrix \u0e43\u0e19 Python<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/scikit-learn.org\/stable\/modules\/generated\/sklearn.metrics.confusion_matrix.html\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e02\u0e2d\u0e07 Scikit-learn \u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a Confusion Matrix<\/a><\/li>\n<\/ol>","protected":false},"featured_media":467991,"menu_order":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":"","inline_featured_image":false,"footnotes":""},"class_list":["post-476400","wiki","type-wiki","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":{"faq_title":"Frequently Asked Questions about <mark>Understanding the Confusion Matrix: A Comprehensive Guide<\/mark>","faq_items":[{"question":"What is a Confusion Matrix?","answer":"<p>A Confusion Matrix is a performance measurement tool for machine learning classification problems. It provides a visualization of the performance of an algorithm, measuring precision, recall, F-score, and support. It consists of four components - True Positives, True Negatives, False Positives, and False Negatives - that represent the basic performance of a classification model.<\/p>"},{"question":"What is the history of the Confusion Matrix?","answer":"<p>The principles of the Confusion Matrix have been used implicitly in signal detection theory since World War II. Its modern use, particularly in machine learning and data science, began to gain popularity in the late 20th century.<\/p>"},{"question":"How does the Confusion Matrix work?","answer":"<p>The Confusion Matrix works by comparing the actual and predicted outcomes of a classification problem. Each row of the matrix represents instances of the actual class, while each column signifies instances of the predicted class, or vice versa.<\/p>"},{"question":"What are the key features of the Confusion Matrix?","answer":"<p>The key features of the Confusion Matrix include providing multi-dimensional insight into a model's performance, identifying types of errors\u2014false positives and false negatives\u2014, detecting if there is a prediction bias towards a particular class, and assisting in the calculation of multiple performance metrics.<\/p>"},{"question":"What types of Confusion Matrix exist?","answer":"<p>While there's essentially one type of Confusion Matrix, its dimensions can vary based on the number of classes to be classified in the problem domain. For binary classification, the matrix is 2x2. For a multiclass problem with 'n' classes, it would be an 'nxn' matrix.<\/p>"},{"question":"What are the uses and potential problems of the Confusion Matrix?","answer":"<p>The Confusion Matrix is used to evaluate classification models in machine learning and AI. However, it may provide misleading accuracy in the case of imbalanced datasets. In such cases, other metrics such as Precision-Recall curves or the Area Under the Curve (AUC-ROC) might be more appropriate.<\/p>"},{"question":"What is the connection between proxy servers and the Confusion Matrix?","answer":"<p>Proxy servers like those provided by OneProxy are integral to web scraping and data mining operations, which are often precursors to machine learning tasks. The data scraped can then be used for model training and subsequent evaluation using the Confusion Matrix.<\/p>"},{"question":"Where can I learn more about the Confusion Matrix?","answer":"<p>You can learn more about the Confusion Matrix from various resources, including the Wikipedia article on Confusion Matrix, the 'Towards Data Science' blog on understanding Confusion Matrix, DataCamp's tutorial on Confusion Matrix in Python, and Scikit-learn's documentation on Confusion Matrix.<\/p>"}]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/476400","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/wiki"}],"about":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/types\/wiki"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/476400\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/media\/467991"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=476400"}],"curies":[{"name":"\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}