b belajar.myudak

Confusion matrix dan metrik klasifikasi

Hitung precision, recall, dan accuracy dari prediksi kasus langka.

dasar #evaluasi model

Slide(b) Confusion Matrix

Latihan UTS & UAS ↓

Yang akan kamu pahami

Turunkan metrik dari TP, FP, FN, TN dan jelaskan kenapa akurasi bisa menyesatkan.

Konsep inti

Precision mengukur porsi prediksi positif yang benar. Recall mengukur porsi positif aktual yang ditemukan. Accuracy menghitung semua prediksi benar. Tetapkan dahulu kelas positif dan baca label sumbu, karena orientasi matriks bisa berbeda antaralat.

Coba langkahnya

Ada 100 email, 10 di antaranya spam. Model menandai 8 email: 6 spam dan 2 email biasa.

Sel pembilang dan penyebut metrik
Prediksi spamPrediksi biasaTotal
Aktual spam6 TP4 FN10
Aktual biasa2 FP88 TN90
Total892100
1/3Isi matriks. Enam spam ditemukan dan empat terlewat. Dua email biasa salah ditandai.TP = 6 · FP = 2 · FN = 4 · TN = 88

Cek pemahaman

Cek pemahaman
  1. Jika tujuan utama menangkap spam yang terlewat, metrik mana langsung melacaknya?

Latihan UTS & UAS