مصفوفة الارتباك

فهم المكونات

تقارن مصفوفة الارتباك بين تسميات الفئات المتوقعة مقابل تسميات الفئات الفعلية لمجموعة من بيانات الاختبار. بالنسبة لمشكلة تصنيف ثنائية (فئتين، على سبيل المثال، موجب/سلبي)، تحتوي المصفوفة عادةً على أربع قيم رئيسية:

• الإيجابيات الحقيقية (TP): عدد الحالات التي تم التنبؤ بها بشكل صحيح على أنها إيجابية.
• السلبيات الحقيقية (TN): عدد الحالات التي تم التنبؤ بها بشكل صحيح على أنها سلبية.
• الإيجابيات الكاذبة (FP): تُعرف أيضًا باسم أخطاء النوع الأول. عدد الحالات التي تم التنبؤ بها بشكل غير صحيح على أنها إيجابية (كانت في الواقع سلبية).
• السلبيات الكاذبة (FN): تُعرف أيضًا باسم أخطاء النوع الثاني. عدد الحالات التي تم التنبؤ بها بشكل غير صحيح على أنها سلبية (كانت في الواقع إيجابية).

تشكل هذه المكونات الأربعة الأساس لحساب مقاييس الأداء المختلفة. بالنسبة لمشاكل التصنيف متعدد الفئات، تتوسع المصفوفة لتظهر التفاعل بين جميع الفئات.

لماذا نستخدم مصفوفة الارتباك؟

في حين أن الدقة الإجمالية تعطي إحساسًا عامًا بالأداء، إلا أنها قد تكون مضللة، خاصةً مع مجموعات البيانات غير المتوازنة حيث تفوق فئة واحدة عدد الفئات الأخرى بشكل كبير. توفر مصفوفة الارتباك رؤية أكثر دقة:

• تحديد أنواع الأخطاء: يُظهر صراحةً ما إذا كان النموذج يخلط بين فئات معينة ويميز بين الإيجابيات الكاذبة والسلبيات الكاذبة، والتي غالبًا ما يكون لها عواقب مختلفة في العالم الحقيقي.
• حساب المقاييس الرئيسية: إنه الأساس لحساب مقاييس التقييم الأساسية مثل الدقة والتذكر (الحساسية) والنوعية ودرجة F1- Score. يعد فهم هذه المقاييس أمرًا ضروريًا، كما هو مذكور في دليل مقاييس أداءYOLO .
• تحسين النموذج: من خلال تسليط الضوء على نقاط ضعف محددة (على سبيل المثال، ارتفاع معدل عدم الترجيح لفئة حرجة)، فإنه يوجه الجهود المبذولة في ضبط النموذج أو زيادة البيانات. يمكن العثور على مزيد من الأفكار في الأدلة الخاصة بتقييم النموذج وضبطه.

التطبيقات الواقعية

تُستخدم مصفوفات الارتباك على نطاق واسع في مختلف المجالات التي تطبق الذكاء الاصطناعي:

1. التشخيص الطبي: في تطبيقات مثل الكشف عن الأورام في التصوير الطبي، تساعد مصفوفة الارتباك في تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي. يمكن أن يكون للسلبية الكاذبة (عدم وجود ورم) عواقب وخيمة، في حين أن الإيجابية الكاذبة (وضع علامة على الأنسجة السليمة على أنها ورم) قد تؤدي إلى إجهاد غير ضروري وإجراء المزيد من الاختبارات. يساعد تحليل المصفوفة على موازنة هذه المخاطر. يمكنك معرفة المزيد عن حلول الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية.
2. تصفية البريد الإلكتروني غير المرغوب فيه: تستخدم خدمات البريد الإلكتروني مصنفات لفرز الرسائل غير المرغوب فيها. تقوم مصفوفة الارتباك بتقييم أداء المرشح. غالبًا ما تكون المصفوفة الإيجابية الكاذبة (تصنيف بريد إلكتروني شرعي على أنه بريد مزعج) أكثر إشكالية من المصفوفة السلبية الكاذبة (السماح بمرور بريد إلكتروني مزعج). وتساعد المصفوفة على ضبط المرشح لتحقيق التوازن المطلوب، مما يساهم في تقنيات تصفية البريد الإلكتروني الفعالة.

مصفوفة الارتباك مقابل المقاييس الأخرى

من المهم التمييز بين مصفوفة الارتباك وأدوات التقييم ذات الصلة:

• الدقة: نسبة مئوية واحدة تمثل الصواب الكلي. لا تفصّل مدى خطأ النموذج.
• الدقة، والتذكر، والنتيجة F1: يتم حساب هذه القيم من قيم مصفوفة الارتباك (TP، FP، FN، TN) لتلخيص جوانب محددة من الأداء.
• منحنى ROC: مخطط بياني يُظهر المفاضلة بين معدل التذكر الإيجابي الحقيقي (Recall) ومعدل الإيجابيات الخاطئة (False Positive Rate) عبر عتبات تصنيف مختلفة. على الرغم من أنه مشتق من مفاهيم أساسية متشابهة، إلا أنه يصور الأداء عبر العتبات بدلاً من إظهار الأعداد الأولية عند عتبة واحدة مثل مصفوفة الارتباك.

الاستخدام في Ultralytics

عند تدريب نماذج مثل Ultralytics YOLO لمهام مثل اكتشاف الأجسام أو تصنيف الصور، يتم إنشاء مصفوفات الارتباك تلقائيًا أثناء مرحلة التحقق(وضع Val). تساعد هذه المصفوفات المستخدمين على تصور مدى جودة أداء النموذج على فئات مختلفة ضمن مجموعات البيانات مثل COCO أو مجموعات البيانات المخصصة. توفر أدوات مثل Ultralytics HUB بيئات لتدريب النماذج وتحليل النتائج، بما في ذلك مصفوفات الارتباك، لاكتساب رؤى شاملة حول تقييم النموذج. وللتعمق أكثر في مصفوفات الارتباك في الممارسة العملية، تقدم موارد مثل وثائق Scikit-learn أمثلة أخرى.