Interpretaciones correctas de la matriz de confusión
Estaba verificando si es posible obtener precisión por clase de la matriz de confusión hasta que encontré una pregunta similar en SO .
Lamentablemente, la respuesta que me parece convincente obtiene votos negativos:
La precisión es una medida global y no existe la precisión de clase.
y el altamente votado es seguido por argumentos candentes como
Esto no calcula la precisión, pero recuerda
en la sección de comentarios. Sin respuesta aceptada.
Me gustaría tener una respuesta SÍ o NO a esta pregunta. ¿Es técnicamente correcto (y posible) obtener la precisión del modelo por clase a partir de la matriz de confusión?
Respuestas
No. Como se describe, la respuesta votada a favor en SO calcula la recuperación, que es la fracción de muestras cubiertas para esa clase, es decir, si hay 5 muestras y usted identifica correctamente 3 de ellas, su recuperación es del 60%. Esto se logra dividiendo la entrada diagonal por la suma de la fila. Si divide la entrada diagonal a la suma de la columna, obtiene precisión. Ninguno de ellos es precisión y el concepto "precisión por clase" no tiene sentido.