P4-metric
ಪಿ4 ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಬೈನರಿ ವರ್ಗೀಕರಣದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಶಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ನಿಖರತೆ, ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆ ಮತ್ತು ಎನ್. ಪಿ. ವಿ. (ಋಣಾತ್ಮಕ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಮೌಲ್ಯ) ದಿಂದ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪಿ4ಅನ್ನು ಎಫ್1 ಮೆಟ್ರಿಕ್ನಂತೆಯೇ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, ಆದಾಗ್ಯೂ ಎಫ್1 ವಿರುದ್ಧ ಮಾಡಲಾದ ಟೀಕೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಅದರ ವಿಸ್ತರಣೆಯೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು. ತಿಳಿದಿರುವ ಇತರ ಮಾಪನಗಳಂತೆಯೇ, ಪಿ4 ಒಂದು ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆಃ ಟಿಪಿ (ನಿಜವಾದ ಧನಾತ್ಮಕ), ಟಿಎನ್ (ನಿಜವಾದ ಋಣಾತ್ಮಕ), ಎಫ್ಪಿ (ಸುಳ್ಳು ಧನಾತ್ಮಕ), ಎಫ್ಎನ್ (ಸುಳ್ಳು ಋಣಾತ್ಮಕ). ಸಮರ್ಥನೆ ನಾಲ್ಕು ಪ್ರಮುಖ ಷರತ್ತುಬದ್ಧ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳನ್ನು ಹತೋಟಿಗೆ ತರುವುದು ಪಿ4ನ ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಾಗಿದೆಃ-ವರ್ಗೀಕರಣದ ಫಲಿತಾಂಶವು ಧನಾತ್ಮಕವಾಗಿದ್ದರೆ, ಮಾದರಿಯು ಧನಾತ್ಮಕವಾಗಿರುವ ಸಂಭವನೀಯತೆ. - ಮಾದರಿಯು ಧನಾತ್ಮಕವಾಗಿದ್ದರೆ, ವರ್ಗೀಕರಣದ ಫಲಿತಾಂಶವು ಧನಾತ್ಮಕವಾಗಿರುವ ಸಂಭವನೀಯತೆ. - ಮಾದರಿಯು ಋಣಾತ್ಮಕವಾಗಿದ್ದರೆ, ವರ್ಗೀಕರಣದ ಫಲಿತಾಂಶವು ಋಣಾತ್ಮಕವಾಗಿರುವ ಸಂಭವನೀಯತೆ. - ವರ್ಗೀಕರಣದ ಫಲಿತಾಂಶವು ಋಣಾತ್ಮಕವಾಗಿದ್ದರೆ, ಮಾದರಿಯು ಋಣಾತ್ಮಕವಾಗಿರುವ ಸಂಭವನೀಯತೆ. ಈ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಹಿಂದಿನ ಮುಖ್ಯ ಊಹೆಯೆಂದರೆ, ಸರಿಯಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಬೈನರಿ ವರ್ಗೀಕರಣವು ಮೇಲೆ ತಿಳಿಸಲಾದ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳು 1 ಕ್ಕೆ ಹತ್ತಿರವಿರುವ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡಬೇಕು. ಪಿ4ಅನ್ನು ಎಲ್ಲಾ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳು 1ಕ್ಕೆ ಸಮನಾಗಿರುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಯಾವುದೇ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳು ಶೂನ್ಯಕ್ಕೆ ಹೋದಾಗ ಅದು ಶೂನ್ಯಕ್ಕೆ ಹೋಗುತ್ತದೆ. ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಪಿ4 ಅನ್ನು ನಾಲ್ಕು ಪ್ರಮುಖ ಷರತ್ತುಬದ್ಧ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳ ಸಾಮರಸ್ಯದ ಸರಾಸರಿ ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆಃ ಟಿಪಿ, ಟಿಎನ್, ಎಫ್ಪಿ, ಎಫ್ಎನ್ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತೆ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಬಹುದುಃ ಬೈನರಿ ವರ್ಗೀಕರಣದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಬೈನರಿ ವರ್ಗೀಕರಣದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು ಬಹುಶಿಸ್ತೀಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಾಗಿದೆ. ಇದು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು, ಮನೋವೈದ್ಯಕೀಯ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದಿಂದ ಹಿಡಿದು ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ವರ್ಗೀಕರಣಗಳವರೆಗೆ ವ್ಯಾಪಿಸಿದೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿರುವ ಅನೇಕ ಮಾಪನಗಳು ಹಲವಾರು ಹೆಸರುಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ. ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವನ್ನು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪಿ4 ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಸಮ್ಮಿತಿಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು-ಎಫ್1 ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ, ಪಿ4 ಸಮ್ಮಿತೀಯವಾಗಿದೆ. ಇದರರ್ಥ-ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿದಾಗ ಅದು ಅದರ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ-ಋಣಾತ್ಮಕ ಎಂದು ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಧನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಧನಾತ್ಮಕ ಎಂದು ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಋಣಾತ್ಮಕ. ವ್ಯಾಪ್ತಿಃ ಸಾಧಿಸಲು ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರಮುಖ ನಾಲ್ಕು ಷರತ್ತುಬದ್ಧ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳು 1 ಕ್ಕೆ ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿರಬೇಕು. ಏಕೆಂದರೆ ಪ್ರಮುಖ ನಾಲ್ಕು ಷರತ್ತುಬದ್ಧ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು 0 ಕ್ಕೆ ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗಳು, ಆಯ್ದ ಮಾಪನಗಳಿಗೆ ಅವಲಂಬನೆ ಕೋಷ್ಟಕವನ್ನು ಇತರ ಮಾಪನಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುವುದು ("ನಿಜ" ಎಂದರೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ, "ಸುಳ್ಳು"-ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿಲ್ಲ): ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರದ ಮಾಪನಗಳು 0 ಅನ್ನು ಸಮೀಪಿಸಿದಾಗ ತಪ್ಪಾಗಿ ನಿರೂಪಿಸಲ್ಪಡುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆ 1: ಅಪರೂಪದ ರೋಗ ಪತ್ತೆ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಅಪರೂಪದ ರೋಗವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸೋಣ. ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಗಾತ್ರ 100,000, ಆದರೆ 0.05% ಜನಸಂಖ್ಯೆಯು ಸೋಂಕಿಗೆ ಒಳಗಾಗಿದೆ. ಪರೀಕ್ಷಾ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಃ ಎಲ್ಲಾ ಧನಾತ್ಮಕ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಲ್ಲಿ 95 ಪ್ರತಿಶತವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ (ಟಿಪಿಆರ್ = 0.95) ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಾ ಋಣಾತ್ಮಕ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಲ್ಲಿ 95 ಪ್ರತಿಶತವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ (ಟಿಎನ್ಆರ್ = 0.95). ಅಂತಹ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಅಸಮತೋಲನದಿಂದಾಗಿ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಪರೀಕ್ಷಾ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೂ (0.95), ಧನಾತ್ಮಕ ಎಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾದ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಧನಾತ್ಮಕವಾಗಿರುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯು ತುಂಬಾ ಕಡಿಮೆಃ ಮತ್ತು ಈಗ ಈ ಕಡಿಮೆ ಸಂಭವನೀಯತೆಯು ಕೆಲವು ಮಾಪನಗಳಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಪ್ರತಿಫಲಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಗಮನಿಸಬಹುದುಃ (ಮಾಹಿತಿ/ಯೂಡೆನ್ ಸೂಚ್ಯಂಕ) (ಗುರುತು) ಉದಾಹರಣೆ 2: ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ-ಬೆಕ್ಕುಗಳು ವರ್ಸಸ್ ನಾಯಿಗಳು ನಾವು ನರ ಜಾಲ ಆಧಾರಿತ ಚಿತ್ರ ವರ್ಗೀಕರಣಕ್ಕೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುತ್ತಿದ್ದೇವೆ. ನಾವು ಎರಡು ರೀತಿಯ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆಃ ನಾಯಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ (0 ಎಂದು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ) ಮತ್ತು ಬೆಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ (1 ಎಂದು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ). ಹೀಗಾಗಿ, ಬೆಕ್ಕು ಮತ್ತು ನಾಯಿಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ನಮ್ಮ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ವರ್ಗೀಕರಣಕಾರರು ಬೆಕ್ಕುಗಳ ಪರವಾಗಿ ಅತಿಯಾಗಿ ಭವಿಷ್ಯ ನುಡಿಯುತ್ತಾರೆ ("ಧನಾತ್ಮಕ" ಮಾದರಿಗಳು): 99.99% ಬೆಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಕೇವಲ 1% ನಾಯಿಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಸರಿಯಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಚಿತ್ರದ ದತ್ತಾಂಶವು 1,00,000 ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಅದರಲ್ಲಿ 90 ಪ್ರತಿಶತ ಬೆಕ್ಕುಗಳ ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು 10 ಪ್ರತಿಶತ ನಾಯಿಗಳ ಚಿತ್ರಗಳು. ಅಂತಹ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ, ನಾಯಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯು ಬಹಳ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆಃ ಎಲ್ಲಾ ಮಾಪನಗಳು ಈ ಕಡಿಮೆ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಗಮನಿಸುತ್ತಿಲ್ಲಃ (ಮಾಹಿತಿ/ಯೂಡೆನ್ ಸೂಚ್ಯಂಕ) (ಗುರುತು) ಎಫ್-ಸ್ಕೋರ್ ಮಾಹಿತಿಯ ಗುರುತು ಮ್ಯಾಥ್ಯೂಸ್ ಪರಸ್ಪರ ಗುಣಾಂಕ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಯನ್ನು ನೆನಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ ಎನ್. ಪಿ. ವಿ. ಗೊಂದಲ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಯಂತ್ರ ಅನುವಾದದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಅನುಪಾತಗಳು ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಮಾನದಂಡಗಳ ಆಕಸ್ಮಿಕ ಕೋಷ್ಟಕಗಳ ಸಾರಾಂಶ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು