{"id":2144,"date":"2023-07-23T12:31:50","date_gmt":"2023-07-23T12:31:50","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/confusione-della-matrice-excel\/"},"modified":"2023-07-23T12:31:50","modified_gmt":"2023-07-23T12:31:50","slug":"confusione-della-matrice-excel","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/confusione-della-matrice-excel\/","title":{"rendered":"Come creare una matrice di confusione in excel"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/regressione-logistica-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">La regressione logistica<\/a> \u00e8 un tipo di regressione che possiamo utilizzare quando la variabile di risposta \u00e8 binaria.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Un modo comune per valutare la qualit\u00e0 di un modello di regressione logistica \u00e8 creare una <strong>matrice di confusione<\/strong> , ovvero una tabella 2 \u00d7 2 che mostra i valori previsti del modello rispetto ai valori effettivi del set di dati di test.<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-15654 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/confusionr1.png\" alt=\"\" width=\"292\" height=\"129\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il seguente esempio passo passo mostra come creare una matrice di confusione in Excel.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 1: inserisci i dati<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Innanzitutto, inseriamo una colonna di valori effettivi per una variabile di risposta insieme ai valori previsti da un modello di regressione logistica:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-19855 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/confexcel1.png\" alt=\"\" width=\"467\" height=\"455\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 2: crea la matrice di confusione<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Successivamente, utilizzeremo la formula <strong>COUNTIFS()<\/strong> per contare il numero di valori che sono &#8220;0&#8221; nella colonna Attuale e anche &#8220;0&#8221; nella colonna Prevista:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-19856 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/confexcel2.png\" alt=\"\" width=\"583\" height=\"489\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Utilizzeremo una formula simile per riempire tutte le altre celle nella matrice di confusione:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-19857\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/confexcel3.png\" alt=\"matrice di confusione in Excel\" width=\"571\" height=\"462\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 3: calcolare accuratezza, precisione e richiamo<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Una volta creata la matrice di confusione, possiamo calcolare le seguenti metriche:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Precisione<\/strong> : percentuale di previsioni corrette<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Precisione<\/strong> : correggere le previsioni positive rispetto al totale delle previsioni positive<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Promemoria<\/strong> : correzione delle previsioni positive rispetto al totale dei positivi effettivi<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Le seguenti formule mostrano come calcolare ciascuna di queste misurazioni in Excel:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-19858 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/confexcel4.png\" alt=\"\" width=\"542\" height=\"442\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Maggiore \u00e8 la precisione, pi\u00f9 un modello \u00e8 in grado di classificare correttamente le osservazioni.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In questo esempio, il nostro modello ha una precisione di <strong>0,7<\/strong> che ci dice che ha classificato correttamente il 70% delle osservazioni.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Se lo desideriamo, possiamo confrontare questa accuratezza con quella di altri modelli di regressione logistica per determinare quale modello \u00e8 il migliore nel classificare le osservazioni nelle categorie 0 o 1.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/regressione-logistica-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Introduzione alla regressione logistica<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/tipi-di-regressione-logistica\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">I 3 tipi di regressione logistica<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/regressione-logistica-vs-regressione-lineare\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Regressione logistica vs regressione lineare<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La regressione logistica \u00e8 un tipo di regressione che possiamo utilizzare quando la variabile di risposta \u00e8 binaria. 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