Confusion matrix dan metrik klasifikasi
Hitung precision, recall, dan accuracy dari prediksi kasus langka.
dasar #evaluasi model
Slide(b) Confusion Matrix
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.
| Prediksi spam | Prediksi biasa | Total | |
|---|---|---|---|
| Aktual spam | 6 TP | 4 FN | 10 |
| Aktual biasa | 2 FP | 88 TN | 90 |
| Total | 8 | 92 | 100 |
Cek pemahaman
Latihan UTS & UAS
- UTS 2025 · No. 15Hitung metrik klasifikasi dari kasus dengan kelas positif langka.