ycliper

Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
Скачать

confusion matrix exam question solve | confusion matrix A to Z | precision , recall,accura formula

Автор: EngineerMrSubir

Загружено: 2023-05-29

Просмотров: 5468

Описание: confusion matrix exam question solve | confusion matrix A to Z | precision , recall,accura formula
#engineermrsubir

Links for all maths problem notes - https://drive.google.com/drive/folder...


////////////Chack the link Here you will find all exam question ans for exam \\\\\\\\\\\\\\

Link-    • Last-Minute AI and ML Preparation |  AI & ...  

Whether you're a student cramming for an exam, a professional refreshing your knowledge, or simply an enthusiast seeking to deepen your understanding, this curated playlist is designed to provide you with essential concepts, practical applications, and insightful discussions in the field of AI and ML. Here, you will find all exam question solutions, go through the playlist
I am sure you will score well in your exam.



Let's define the terms:

True Positive (TP): Spam emails correctly identified as spam.
False Negative (FN): Spam emails incorrectly identified as not spam.
False Positive (FP): Non-spam emails incorrectly identified as spam.
True Negative (TN): Non-spam emails correctly identified as not spam.
Calculations
TP (True Positive): Spam emails correctly identified as spam.

Given: Out of 150 detected as spam, only 50 are actually spam.
So, TP = 50.
FN (False Negative): Spam emails incorrectly identified as not spam.

Total spam emails = 200.
TP (correctly identified as spam) = 50.
FN = Total spam - TP = 200 − 50 = 150
200−50=150.
FP (False Positive): Non-spam emails incorrectly identified as spam.

Total detected as spam = 150.
True Positives (actual spams identified correctly) = 50.
FP = Total detected as spam - TP = 150−50=100
150−50=100.
TN (True Negative): Non-spam emails correctly identified as not spam.

Total emails = 10,000.
Total non-spam = Total emails - Total spam = 10,000−200=9,
800
10,000−200=9,800.
FP = 100.
TN = Total non-spam - FP = 9,800−100=9,700
9,800−100=9,700.
Summary
TP = 50
FN = 150
FP = 100
TN = 9,700


.......................................skip the tags.............................................

#machinelearning #btech #cse #artificialintelligence #ml&ai #question #question_answer #lastmoment #enginnering,#deeplearning

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
confusion matrix exam question solve | confusion matrix  A to Z | precision , recall,accura formula

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

How to calculate covariance and correlation step with example |  covariance and correlation exam qu.

How to calculate covariance and correlation step with example | covariance and correlation exam qu.

Machine Learning 3X3 Confusion Matrix Numerical Solved

Machine Learning 3X3 Confusion Matrix Numerical Solved

Точность и полнота / TP FP TN FN / Матрица путаницы / KTU / Машинное обучение

Точность и полнота / TP FP TN FN / Матрица путаницы / KTU / Машинное обучение

Construct a Confusion Matrix | Compute accuracy, precision, recall & sensitivity Vidya Mahesh Huddar

Construct a Confusion Matrix | Compute accuracy, precision, recall & sensitivity Vidya Mahesh Huddar

Lecture 8: Confusion matrix question #GATE#semester exam

Lecture 8: Confusion matrix question #GATE#semester exam

Пример решения матрицы путаницы. Точность. Полнота. Оценка F1. Распространенность. Автор: Махеш Х...

Пример решения матрицы путаницы. Точность. Полнота. Оценка F1. Распространенность. Автор: Махеш Х...

Задача из вступительных Стэнфорда

Задача из вступительных Стэнфорда

Урок 1. Матрицы, определитель матрицы и ранг матрицы | Высшая математика | TutorOnline

Урок 1. Матрицы, определитель матрицы и ранг матрицы | Высшая математика | TutorOnline

Machine Learning Fundamentals: The Confusion Matrix

Machine Learning Fundamentals: The Confusion Matrix

Выходная головоломка Пошевели извилинами

Выходная головоломка Пошевели извилинами

Becoming good at math is easy, actually

Becoming good at math is easy, actually

🧪🧪🧪🧪Как увидеть гиперпространство (4-е измерение)

🧪🧪🧪🧪Как увидеть гиперпространство (4-е измерение)

Hierarchical Clustering Single link Complete link Clustering by drowing a dendro gram | single  link

Hierarchical Clustering Single link Complete link Clustering by drowing a dendro gram | single link

Как Учиться В 2 Раза Быстрее С Техникой Фейнмана (Пример)

Как Учиться В 2 Раза Быстрее С Техникой Фейнмана (Пример)

Design a artificial Nural network for and gate exam question solve |machine learning exam question

Design a artificial Nural network for and gate exam question solve |machine learning exam question

12. Теорема Пуанкаре - Перельмана

12. Теорема Пуанкаре - Перельмана

Numerical Problems - Classification II  Confusion Matrix, Precision, Recall Numerical Problems

Numerical Problems - Classification II Confusion Matrix, Precision, Recall Numerical Problems

Confusion Matrix explained with Example in Urdu Hindi Simple @Eightminutesengineering

Confusion Matrix explained with Example in Urdu Hindi Simple @Eightminutesengineering

12 монет Головоломка

12 монет Головоломка

Design a artificial Nural network for or gate exam question solve |machine learning exam question

Design a artificial Nural network for or gate exam question solve |machine learning exam question

© 2025 ycliper. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]