هل يمكن استخدام دالتي confusion_matrix و ConfusionMatrixDisplay لتقييم أداء نموذج تصنيف متعدد الفئات multi-class classification، مثل نموذج تم تدريبه على مجموعة بيانات CIFAR-10؟

لا مشكلة، فلو لديك أكثر من فئتين وليكن قطة، كلب، طائر، ستقوم الدالة confusion_matrix  بإنشاء مصفوفة مربعة أبعادها N x N، حيث N هو عدد الفئات لديك.

بينما ConfusionMatrixDisplay تستقبل مصفوفة الارتباك التي تم حسابها في الخطوة السابقة وتقوم برسمها بشكل مرئي كـ heatmap، لتسهيل رؤية الأنماط في أخطاء النموذج.

وستوضح لك مصفوفة الارتباك  confusion_matrix بشكل دقيق بالضبط أي الفئات يخلط النموذج بينها، وهل يخلط دائماً بين القطة والنمر؟ هل يجد صعوبة في التمييز بين أنواع معينة من الطيور؟

أيضًا تقييم الأداء وحساب المقاييس ومنها الدقة، الاستدعاء، و F1-score لكل فئة على حدة باستخدام قيم مصفوفة الارتباك، وهو أمر مهم جداً في حال  أداء النموذج غير متساوٍا عبر الفئات.

كذلك أكثر تفصيلاً من الدقة الإجمالية Accuracy، لأنّ الدقة الإجمالية أحيانًا مضللة، خاصًة لو الفئات غير متوازنة، فمصفوفة الارتباك تعطيك صورة أكمل بكثير عن أداء النموذج.

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته.

نعم يمكنك استخدام confusion_matrix و ConfusionMatrixDisplay لتقييم أداء نموذج تصنيف الصور حتى لو كان التصنيف متعدد الفئات (Multi-class Classification) وليس ثنائي فقط.

حيث أن Confusion Matrix تعمل مع أي نوع من التصنيف سواء كان ثنائي أو متعدد الفئات فهي تظهر عدد التنبؤات الصحيحة والخاطئة لكل فئة مقارنة بالفئات الأخرى.

و ConfusionMatrixDisplay يدعم عرض مصفوفة الارتباك لأي عدد من الفئات و سواء كان التصنيف ثنائي أو متعدد فإنه عند استخدامه مع تصنيف متعدد الفئات سيعرض المصفوفة بحيث تظهر العلاقة بين كل فئة والأخرى.و ستساعدك في تصور المصفوفة بطريقة واضحة.

تمام جدا 

الف شكراا جدا لحضرتكم 

جزاكم الله كل خير