confusion matrix شرح بالعربي | Accuracy, Recall, Precision, & F1

في هذا الفيديو، سنتعمق في Confusion Matrix، وهي أداة أساسية لتقييم أداء النماذج التصنيفية في تعلم الآلة. سواء كنت تعمل على مشكلة تصنيف ثنائية أو متعددة الفئات، توفر Confusion Matrix رؤى قيمة حول مدى أداء النموذج الخاص بك.

ما ستتعلمه:
ما هي الـ Confusion Matrix؟

فهم البنية الأساسية والعناصر المكونة لمصفوفة الارتباك، بما في ذلك القيم الصحيحة الإيجابية، القيم الخاطئة الإيجابية، القيم الصحيحة السلبية، والقيم الخاطئة السلبية.
كيفية تفسير الـ Confusion Matrix

تعلم كيفية تفسير النتائج من الـ Confusion Matrix وما تمثله كل قيمة في سياق أداء النموذج الخاص بك.
المقاييس المرتبطة بـ Confusion Matrix:

سنتناول المقاييس المهمة مثل الدقة (Accuracy)، الدقة الإيجابية (Precision)، الاستدعاء (Recall)، ومقياس F1 (F1 Score)، وكيفية حسابها باستخدام قيم الـ Confusion Matrix.

https://www.youtube.com/playlist?list=PL5PNVGIVMUJBkTt2rXldXgYtdwtF6JS1j
https://www.youtube.com/playlist?list=PL5PNVGIVMUJBBglNLNZ1rF_jkSuEzqFRs