CONTOH SOAL UAS KECERDASAN BUATAN
Contoh :
Berikut adalah hasil klasifikasi dengan Machine Learning :
No. Data Actual System
1 Positive Positive
2 Positive Positive
3 Positive Negative
4 Negative Negative
5 Negative Negative
6 Negative Positive
Buatlah Confusion Matrix dan hitung Precision serta Recall-nya. Jawab :
1. Confusion Matrix :
Actual/Predicted Positive Negative
Positive 2=TP 1=FN
Negative 1=FP 2=TN
2. Maka :
Precision = TP/(TP+FP) = 2/(2+1) = 2/3 Recall = TP/(TP+FN) = 2/(2+1) = 2/3 Definisi :
SOAL UAS KECERDASAN BUATAN
(Print, kerjakan persis seperti contoh di atas dan kumpulkan di pengajaran)
Berikut adalah hasil klasifikasi sebuah Machine Learning. Buatlah Confusion Matrix dan hitunglah Precision dan Recall.
No. Data Actual System
1 Positive Positive
2 Negative Negative
3 Negative Positive
4 Negative Negative
5 Positive Negative
6 Negative Positive
7 Positive Positive
8 Positive Positive
