分類のために混乱マトリックスを定義する方法は？

Question

以下は、応答変数が2つのラベル（はい、およびいいえ）で再生されるデータセットです。

No. outlook temperature humidity    windy   play
1   sunny       hot     high        FALSE   no
2   sunny       hot     high        TRUE    no
3   overcast    hot     high        FALSE   yes
4   rainy       mild    high        FALSE   yes
5   rainy       cool    normal      FALSE   yes
6   rainy       cool    normal      TRUE    no
7   overcast    cool    normal      TRUE    yes
8   sunny       mild    high        FALSE   no
9   sunny       cool    normal      FALSE   yes
10  rainy       mild    normal      FALSE   yes
11  sunny       mild    normal      TRUE    yes
12  overcast    mild    high        TRUE    yes
13  overcast    hot     normal      FALSE   yes
14  rainy       mild    high        TRUE    no

それぞれの分類の決定は次のとおりです。

1: (outlook,overcast) -> (play,yes) 
[Support=0.29 , Confidence=1.00 , Correctly Classify= 3, 7, 12, 13]

2: (humidity,normal), (windy,FALSE) -> (play,yes)
[Support=0.29 , Confidence=1.00 , Correctly Classify= 5, 9, 10]

3: (outlook,sunny), (humidity,high) -> (play,no) 
[Support=0.21 , Confidence=1.00 , Correctly Classify= 1, 2, 8]

4: (outlook,rainy), (windy,FALSE) -> (play,yes) 
[Support=0.21 , Confidence=1.00 , Correctly Classify= 4]

5: (outlook,sunny), (humidity,normal) -> (play,yes) 
[Support=0.14 , Confidence=1.00 , Correctly Classify= 11]

6: (outlook,rainy), (windy,TRUE) -> (play,no) 
[Support=0.14 , Confidence=1.00 , Correctly Classify= 6, 14]

Answer 1

プレイ= yesまたはplay = no.

混乱マトリックスは次のようになります：

             Predicted
          +------+------+
          |  Yes |  No  |
    +-------------------+
A   |     |      |      |
c   | Yes |  TP  |  FP  |
t   |     |      |      |
u   +-------------------+
a   |     |      |      |
l   | No  |  FN  |  TN  |
    |     |      |      |
    +-----+------+------+

TP: True positives
FP: False positives 
FN: False negatives 
TN: True negatives

その後、精度は（TP + TN）/（TP + FP + TN + FN）として計算できます。