{"id":2979,"date":"2023-07-19T19:33:03","date_gmt":"2023-07-19T19:33:03","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/tasso-di-classificazione-errata\/"},"modified":"2023-07-19T19:33:03","modified_gmt":"2023-07-19T19:33:03","slug":"tasso-di-classificazione-errata","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/tasso-di-classificazione-errata\/","title":{"rendered":"Tasso di errore di classificazione nell&#39;apprendimento automatico: definizione ed esempio"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Nell&#8217;apprendimento automatico, <strong>il tasso di classificazione errata<\/strong> \u00e8 una metrica che ci indica la percentuale di osservazioni previste in modo errato da un<a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/regressione-vs.-classificazione\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">modello di classificazione<\/a> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Viene calcolato come segue:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Tasso di classificazione errata = # previsioni errate \/ # previsioni totali<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il valore del tasso di errata classificazione pu\u00f2 variare da 0 a 1 dove:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>0<\/strong> rappresenta un modello che non presentava previsioni errate.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1<\/strong> rappresenta un modello le cui previsioni erano completamente errate.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Minore \u00e8 il valore del tasso di errata classificazione, migliore \u00e8 la capacit\u00e0 del modello di classificazione di prevedere i risultati della <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/variabili-risposte-esplicative\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">variabile di risposta<\/a> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">L&#8217;esempio seguente mostra come calcolare nella pratica il tasso di errore di classificazione per un <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/regressione-logistica-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">modello di regressione logistica<\/a> .<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio: calcolo del tasso di errore di classificazione per un modello di regressione logistica<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Supponiamo di utilizzare un modello di regressione logistica per prevedere se 400 diversi giocatori di basket universitari verranno arruolati o meno nella NBA.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La seguente matrice di confusione riassume le previsioni fatte dal modello:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-20021\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/\u1405-\u1405-\u1405.png\" alt=\"calcolare il tasso di classificazione errata del modello di regressione logistica\" width=\"449\" height=\"148\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ecco come calcolare il tasso di errore di classificazione per il modello:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Tasso di classificazione errata = # previsioni errate \/ # previsioni totali<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Tasso di errore di classificazione = (falsi positivi + falsi negativi) \/ (previsioni totali)<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Tasso di classificazione errata = (70 + 40) \/ (400)<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Tasso di classificazione errata = 0,275<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il tasso di errore di classificazione per questo modello \u00e8 0,275 o <strong>27,5%<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ci\u00f2 significa che il modello ha previsto erroneamente il risultato per il <strong>27,5%<\/strong> dei giocatori.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">L\u2019opposto del tasso di errore di classificazione sarebbe l\u2019accuratezza, che viene calcolata come segue:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Accuratezza = 1 \u2013 Tasso di errore di classificazione<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Precisione = 1 \u2013 0,275<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Precisione = 0,725<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ci\u00f2 significa che il modello ha previsto correttamente il risultato per <strong>il 72,5%<\/strong> dei giocatori.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Vantaggi e svantaggi del tasso di classificazione errata<\/span><\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il tasso di classificazione errata offre i seguenti <strong>vantaggi<\/strong> :<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u00c8 facile da interpretare<\/strong> . Un tasso di errore di classificazione del 10% significa che un modello ha effettuato una previsione errata per il 10% delle osservazioni totali.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u00c8 facile da calcolare<\/strong> . Un tasso di classificazione errata viene calcolato come il numero totale di previsioni errate diviso per il numero totale di previsioni.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Tuttavia, il tasso di errore di classificazione presenta i seguenti <strong>svantaggi<\/strong> :<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Ci\u00f2 non tiene conto di come vengono distribuiti i dati<\/strong> . Ad esempio, supponiamo che il 90% di tutti i giocatori non siano arruolati nella NBA. Se avessimo un modello che prevedesse semplicemente che ogni giocatore non sarebbe stato scelto per il draft, il modello avrebbe un tasso di errore di classificazione solo del 10%. Sembra un valore basso, ma in realt\u00e0 il modello non \u00e8 in grado di prevedere correttamente un giocatore che verr\u00e0 scelto.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In pratica, spesso calcoliamo il tasso di errore di classificazione di un modello con altri parametri come:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Sensibilit\u00e0<\/strong> : il &#8220;vero tasso di positivit\u00e0&#8221;: la percentuale di risultati positivi che il modello \u00e8 in grado di rilevare.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Specificit\u00e0<\/strong> : il \u201ctasso di veri negativi\u201d \u2013 la percentuale di risultati negativi che il modello \u00e8 in grado di rilevare.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Punteggio F1<\/strong> : una <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">metrica<\/a> che ci dice quanto \u00e8 accurato un modello, rispetto a come vengono distribuiti i dati.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Calcolando il valore di ciascuna di queste metriche, possiamo comprendere appieno quanto bene il modello sia in grado di fare previsioni.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Le seguenti esercitazioni forniscono informazioni aggiuntive sui concetti comuni di machine learning:<\/span><\/p>\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\/precisione-equilibrata\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Cos&#8217;\u00e8 la precisione bilanciata?<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/punteggio-f1-vs-precisione\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Punteggio F1 vs precisione: quale dovresti usare?<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Nell&#8217;apprendimento automatico, il tasso di classificazione errata \u00e8 una metrica che ci indica la percentuale di osservazioni previste in modo errato da unmodello di classificazione . 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