Confusion matrix là một công cụ phân tích phổ biến trong lĩnh vực học máy, đặc biệt hữu ích để đánh giá hiệu suất của các mô hình phân loại. Thay vì chỉ dựa vào các chỉ số đơn lẻ như độ chính xác, confusion matrix cung cấp một cái nhìn chi tiết hơn về cách mô hình phân biệt giữa các lớp khác nhau. Trong confusion matrix, mỗi hàng thể hiện các dự đoán của mô hình đối với một lớp cụ thể, còn mỗi cột biểu thị các trường hợp thực tế thuộc về lớp đó. Các yếu tố chính như True Positive (TP), True Negative (TN), False Positive (FP) và False Negative (FN) giúp xác định mức độ sai lệch của mô hình. Việc phân tích confusion matrix giúp chuyên gia dữ liệu và nhà phát triển hiểu rõ hơn về điểm mạnh, điểm yếu và các khả năng sai phân loại, từ đó cải thiện và điều chỉnh mô hình phù hợp hơn với mục tiêu ứng dụng. Confusion matrix được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như y tế, tài chính và xử lý ảnh, để đảm bảo các kết quả phân loại là chính xác và đáng tin cậy. A confusion matrix is a two-by-two matrix that represents the number of correct and incorrect predictions within each category resulting from your classification algorithm. In this article, we will explore the basics of classification in machine learning, how to interpret a confusion matrix , advantages and limitations, and what type of career might use this tool. Hệ thống kiểm tra tự động trong giáo dục ngày càng được ứng dụng rộng rãi, đặc biệt trong các bài kiểm tra trắc nghiệm hay đánh giá năng lực. Confusion matrix đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích kết quả dự đoán của các hệ thống phân loại đáp án, từ đó xác định xem hệ thống có phân loại đúng câu trả lời đúng và sai như thế nào. Thông qua confusion matrix, các nhà phát triển có thể tối ưu các thuật toán đánh giá tự động, giảm thiểu sai sót trong việc chấm điểm và phân loại. Điều này đã giúp cho quá trình giảng dạy và đánh giá học sinh chính xác hơn, giảm thiểu tác động của lỗi kỹ thuật và đảm bảo công bằng trong giáo dục. Confusion matrix còn giúp phân tích và cải tiến các bài kiểm tra, hỗ trợ thiết kế đề thi phù hợp với trình độ của học sinh. confusion_matrix # sklearn.metrics. confusion_matrix (y_true, y_pred, ", labels=None, sample_weight=None, normalize=None) [source] # Compute confusion matrix to evaluate the accuracy of a classification. By definition a confusion matrix C is such that C i, j is equal to the number of observations known to be in group i and predicted to be in group j. Thus in binary classification, the count of ...
