{"id":2556,"date":"2026-10-14T18:15:53","date_gmt":"2026-10-14T17:15:53","guid":{"rendered":"https:\/\/wpcalc.com\/pl\/statystyka\/kalkulator-macierzy-pomylek\/"},"modified":"2026-10-14T18:15:53","modified_gmt":"2026-10-14T17:15:53","slug":"kalkulator-macierzy-pomylek","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wpcalc.com\/pl\/statystyka\/kalkulator-macierzy-pomylek\/","title":{"rendered":"Kalkulator macierzy pomy\u0142ek"},"content":{"rendered":"<section class=\"not-prose calculator-box\" aria-labelledby=\"calculator-title\"><div class=\"flex items-baseline sm:items-center justify-between gap-2 sm:gap-3\"><div class=\"flex flex-col sm:flex-row sm:items-center gap-2\"><span class=\"icon icon-calculator text-primary-700! text-base! dark:text-primary-300!\" aria-hidden=\"true\"><\/span><h2 id=\"calculator-title\" class=\"text-lg font-display font-bold\">Trafno\u015b\u0107, precyzja, czu\u0142o\u015b\u0107 i miara F1 na podstawie macierzy pomy\u0142ek<\/h2><\/div><div class=\"calcdash-favorite group\">\n  <button type=\"button\" class=\"favorite\" id=\"favorite\" data-favorite-id=\"2556\" data-favorite-title=\"Macierz pomy\u0142ek\" data-favorite-url=\"https:\/\/wpcalc.com\/pl\/statystyka\/kalkulator-macierzy-pomylek\/\" data-favorite-excerpt=\"Wpisz cztery warto\u015bci macierzy pomy\u0142ek (TP, FP, FN, TN), aby natychmiast otrzyma\u0107 dok\u0142adno\u015b\u0107, precyzj\u0119, czu\u0142o\u015b\u0107, swoisto\u015b\u0107 i miar\u0119 F1 \u2014 w postaci proporcji albo procent\u00f3w.\" aria-label=\"Dodaj do ulubionych\" data-favorite-icon=\"icon icon-wpcalc-bell-curve\">\n    <span class=\"icon icon-shape-star-empty\" aria-hidden=\"true\"><\/span>\n  <\/button>\n  <div class=\"calcdash-favorite__tip\" aria-hidden=\"true\">\n   <span class=\"favorite-tooltip\" id=\"favorite-tooltip\"><\/span>\n  <\/div>\n  <span class=\"sr-only\" role=\"status\" id=\"favorite-status\"><\/span>\n<\/div><\/div><form action=\"https:\/\/wpcalc.com\/pl\/statystyka\/kalkulator-macierzy-pomylek\/\" method=\"POST\" class=\"calculator\" id=\"calculator-2556\" data-post=\"2556\"><fieldset class=\"fieldset-input is-1\"><legend class=\"sr-only\">Pola danych<\/legend><div class=\"is-single field\" id=\"input-1\"><span class=\"font-semibold\">Liczby w macierzy pomy\u0142ek<\/span><\/div><div class=\"field has-term\" id=\"input-2\"><label for=\"field-2\">Prawdziwie dodatnie<\/label><div class=\"term\">TP<\/div>  <div class=\"absolute bottom-0 left-16 top-8 w-2 h-0.5 bg-blue-500\"><\/div><input type=\"text\" name=\"prawdziwie_dodatnie\" id=\"field-2\" aria-describedby=\"calc-info-2\" data-number inputmode=\"decimal\" autocomplete=\"off\" spellcheck=\"false\" placeholder=\"e.g. 45\" min=\"0\" value=\"45\"\/><small id=\"calc-info-2\">Przypadki dodatnie poprawnie zaklasyfikowane jako dodatnie.<\/small><\/div><div class=\"field has-term\" id=\"input-3\"><label for=\"field-3\">Fa\u0142szywie dodatnie<\/label><div class=\"term\">FP<\/div>  <div class=\"absolute bottom-0 left-16 top-8 w-2 h-0.5 bg-blue-500\"><\/div><input type=\"text\" name=\"faszywie_dodatnie\" id=\"field-3\" aria-describedby=\"calc-info-3\" data-number inputmode=\"decimal\" autocomplete=\"off\" spellcheck=\"false\" placeholder=\"e.g. 10\" min=\"0\" value=\"10\"\/><small id=\"calc-info-3\">Przypadki ujemne b\u0142\u0119dnie zaklasyfikowane jako dodatnie (b\u0142\u0119dy I rodzaju).<\/small><\/div><div class=\"field has-term\" id=\"input-4\"><label for=\"field-4\">Fa\u0142szywie ujemne<\/label><div class=\"term\">FN<\/div>  <div class=\"absolute bottom-0 left-16 top-8 w-2 h-0.5 bg-blue-500\"><\/div><input type=\"text\" name=\"faszywie_ujemne\" id=\"field-4\" aria-describedby=\"calc-info-4\" data-number inputmode=\"decimal\" autocomplete=\"off\" spellcheck=\"false\" placeholder=\"e.g. 15\" min=\"0\" value=\"15\"\/><small id=\"calc-info-4\">Przypadki dodatnie b\u0142\u0119dnie zaklasyfikowane jako ujemne (b\u0142\u0119dy II rodzaju).<\/small><\/div><div class=\"field has-term\" id=\"input-5\"><label for=\"field-5\">Prawdziwie ujemne<\/label><div class=\"term\">TN<\/div>  <div class=\"absolute bottom-0 left-16 top-8 w-2 h-0.5 bg-blue-500\"><\/div><input type=\"text\" name=\"prawdziwie_ujemne\" id=\"field-5\" aria-describedby=\"calc-info-5\" data-number inputmode=\"decimal\" autocomplete=\"off\" spellcheck=\"false\" placeholder=\"e.g. 80\" min=\"0\" value=\"80\"\/><small id=\"calc-info-5\">Przypadki ujemne poprawnie zaklasyfikowane jako ujemne.<\/small><\/div><div class=\"is-single field\" id=\"input-6\"><span class=\"font-semibold\">Opcje wynik\u00f3w<\/span><\/div><div class=\"field\" id=\"input-7\"><label for=\"field-7\">Poka\u017c miary jako<\/label><div class=\"grid grid-cols-1\"><select id=\"field-7\" name=\"poka_miary_jako\"><option value=\"prop\">U\u0142amki (0\u20131)<\/option><option value=\"pct\" selected>Procenty (0\u2013100%)<\/option><\/select><svg class=\"pointer-events-none col-start-1 row-start-1 mr-2 size-5 self-center justify-self-end text-gray-500 sm:size-4\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"currentColor\" aria-hidden=\"true\" data-slot=\"icon\">\n              <path fill-rule=\"evenodd\" d=\"M4.22 6.22a.75.75 0 0 1 1.06 0L8 8.94l2.72-2.72a.75.75 0 1 1 1.06 1.06l-3.25 3.25a.75.75 0 0 1-1.06 0L4.22 7.28a.75.75 0 0 1 0-1.06Z\" clip-rule=\"evenodd\" \/>\n            <\/svg><\/div><\/div><\/fieldset><div class=\"buttons\"><button type=\"submit\" data-text=\"Przelicz ponownie\" id=\"calculate-button\" data-post=\"2556\">Oblicz<\/button><button type=\"reset\">Wyczy\u015b\u0107<\/button><\/div><div class=\"field is-checkbox hidden!\" id=\"field-auto-calc\"><input type=\"checkbox\" id=\"auto-calc\"><label for=\"auto-calc\">Obliczaj automatycznie<\/label><small>Po w\u0142\u0105czeniu wynik aktualizuje si\u0119 automatycznie po zmianie dowolnej warto\u015bci.<\/small><\/div><div class=\"fieldset-result is-hidden\" aria-labelledby=\"result-title\" aria-live=\"polite\" role=\"region\"> <h3 class=\"result-title bg-gradient-to-r from-primary-50 to-gray-50 dark:from-primary-900 dark:to-gray-800\" id=\"result-title\"><span class=\"icon icon-s-pulse\" aria-hidden=\"true\"><\/span> Miary jako\u015bci klasyfikacji<\/h3><div class=\"result-box\"><div class=\"field-result\" id=\"output-1\"><span class=\"field-title\"><span>\u0141\u0105czna liczba predykcji<\/span><span class=\"result-term\">n<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-1\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Kopiuj wynik\" aria-label=\"Kopiuj wynik\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><div class=\"field-result\" id=\"output-2\"><span class=\"field-title\"><span>Trafno\u015b\u0107<\/span><span class=\"result-term\">ACC<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-2\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Kopiuj wynik\" aria-label=\"Kopiuj wynik\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><div class=\"field-result\" id=\"output-3\"><span class=\"field-title\"><span>Precyzja (warto\u015b\u0107 predykcyjna dodatnia)<\/span><span class=\"result-term\">PPV<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-3\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Kopiuj wynik\" aria-label=\"Kopiuj wynik\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><div class=\"field-result\" id=\"output-4\"><span class=\"field-title\"><span>Czu\u0142o\u015b\u0107 (sensytywno\u015b\u0107, odsetek prawdziwie dodatnich)<\/span><span class=\"result-term\">TPR<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-4\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Kopiuj wynik\" aria-label=\"Kopiuj wynik\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><div class=\"field-result\" id=\"output-5\"><span class=\"field-title\"><span>Swoisto\u015b\u0107 (odsetek prawdziwie ujemnych)<\/span><span class=\"result-term\">TNR<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-5\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Kopiuj wynik\" aria-label=\"Kopiuj wynik\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><div class=\"field-result\" id=\"output-6\"><span class=\"field-title\"><span>Miara F1<\/span><span class=\"result-term\">F\u2081<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-6\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Kopiuj wynik\" aria-label=\"Kopiuj wynik\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><div class=\"field-result is-column\" id=\"output-7\"><span class=\"field-title\"><span>Jak oblicza si\u0119 miary i jak je interpretowa\u0107<\/span><\/span><span class=\"field-value\" id=\"result-7\"><\/span><button type=\"button\" class=\"copy-result\" data-tooltip=\"Kopiuj wynik\" aria-label=\"Kopiuj wynik\"><span class=\"copy-icon icon icon-document-copy\" aria-hidden=\"true\"><\/span><\/button><\/div><\/div><div class=\"result-actions\"><button type=\"button\" class=\"copy-link\"><svg viewBox=\"0 0 20 20\" fill=\"currentColor\" aria-hidden=\"true\"><path d=\"M12.232 4.232a2.5 2.5 0 0 1 3.536 3.536l-1.225 1.224a.75.75 0 0 0 1.061 1.06l1.224-1.224a4 4 0 0 0-5.656-5.656l-3 3a4 4 0 0 0 .225 5.865.75.75 0 0 0 .977-1.138 2.5 2.5 0 0 1-.142-3.667l3-3Z\"\/><path d=\"M11.603 7.963a.75.75 0 0 0-.977 1.138 2.5 2.5 0 0 1 .142 3.667l-3 3a2.5 2.5 0 0 1-3.536-3.536l1.225-1.224a.75.75 0 0 0-1.061-1.06l-1.224 1.224a4 4 0 1 0 5.656 5.656l3-3a4 4 0 0 0-.225-5.865Z\"\/><\/svg><span class=\"copy-link__text\">Kopiuj link do tego obliczenia<\/span><\/button><span class=\"sr-only\" role=\"status\" id=\"copy-link-status\"><\/span><\/div><\/div><a href=\"#respond\" class=\"hidden transition-opacity duration-300 opacity-0 w-50 text-sm justify-center items-center gap-2 px-4 py-2 rounded bg-gray-200 text-gray-700 hover:bg-gray-300\" id=\"leave-comment\"><span class=\"icon icon-comments\" aria-hidden=\"true\"><\/span>Zostaw komentarz<\/a><\/form><\/section><section id=\"calc-reactions\" class=\"not-prose hidden my-12 bg-gradient-to-r from-primary-50 to-gray-50 border border-indigo-100 rounded-xl px-6 py-4 shadow-sm\" data-post=\"2556\" aria-live=\"polite\" aria-labelledby=\"calc-reactions-title\"><p id=\"calc-reactions-title\" class=\"text-sm text-gray-500 text-center mb-2\">Jak oceniasz ten wynik?<\/p><div role=\"group\" aria-labelledby=\"calc-reactions-title\" class=\"grid grid-cols-3 sm:flex sm:flex-row sm:justify-around gap-4 sm:items-center sm:flex-wrap\"><button type=\"button\" aria-pressed=\"false\" class=\"reaction-btn flex flex-col items-center gap-1 text-sm text-gray-700 hover:text-primary-600 cursor-pointer transition-transform hover:scale-105\" data-reaction=\"like\"><span class=\"reaction-count\" data-reaction-count=\"like\">0<\/span><span class=\"reaction text-3xl\" aria-hidden=\"true\">\ud83d\ude00 <\/span><span class=\"reaction-description font-medium\">Lubi\u0119 to <\/span><\/button><button type=\"button\" aria-pressed=\"false\" class=\"reaction-btn flex flex-col items-center gap-1 text-sm text-gray-700 hover:text-primary-600 cursor-pointer transition-transform hover:scale-105\" data-reaction=\"helpful\"><span class=\"reaction-count\" data-reaction-count=\"helpful\">0<\/span><span class=\"reaction text-3xl\" aria-hidden=\"true\">\ud83d\udca1 <\/span><span class=\"reaction-description font-medium\">Pomocne <\/span><\/button><button type=\"button\" aria-pressed=\"false\" class=\"reaction-btn flex flex-col items-center gap-1 text-sm text-gray-700 hover:text-primary-600 cursor-pointer transition-transform hover:scale-105\" data-reaction=\"confused\"><span class=\"reaction-count\" data-reaction-count=\"confused\">0<\/span><span class=\"reaction text-3xl\" aria-hidden=\"true\">\ud83d\ude15 <\/span><span class=\"reaction-description font-medium\">Niejasne <\/span><\/button><button type=\"button\" aria-pressed=\"false\" class=\"reaction-btn flex flex-col items-center gap-1 text-sm text-gray-700 hover:text-primary-600 cursor-pointer transition-transform hover:scale-105\" data-reaction=\"disappointed\"><span class=\"reaction-count\" data-reaction-count=\"disappointed\">0<\/span><span class=\"reaction text-3xl\" aria-hidden=\"true\">\ud83d\ude1e <\/span><span class=\"reaction-description font-medium\">Rozczarowanie <\/span><\/button><button type=\"button\" aria-pressed=\"false\" class=\"reaction-btn flex flex-col items-center gap-1 text-sm text-gray-700 hover:text-primary-600 cursor-pointer transition-transform hover:scale-105\" data-reaction=\"inaccurate\"><span class=\"reaction-count\" data-reaction-count=\"inaccurate\">0<\/span><span class=\"reaction text-3xl\" aria-hidden=\"true\">\u274c <\/span><span class=\"reaction-description font-medium\">Niedok\u0142adne <\/span><\/button><\/div><div id=\"reaction-message\" class=\"hidden mt-8 rounded-md border border-primary-100 bg-white\/50 backdrop-blur-sm px-4 py-2 text-sm text-center shadow-sm\"><\/div><\/section><div class=\"calcdash-ad not-prose calcdash-ad--calc_result calcdash-ad--in-article\"><ins class=\"adsbygoogle\" style=\"display:block\" data-ad-client=\"ca-pub-1721569815777345\" data-ad-slot=\"6317458308\" data-ad-layout=\"in-article\" data-ad-format=\"fluid\"><\/ins><script>(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});<\/script><\/div>\n<style id=\"wpcoderpro-inline-1\">.formula-box {\r\n\tborder-bottom: none !important;\r\n}<\/style><section class=\"formula-box\" aria-labelledby=\"formula-title\">\r\n\t<div id=\"formula-title\" class=\"not-prose font-display mb-4\"><span class=\"icon icon-formula\" aria-hidden=\"true\"><\/span><h2>Macierz pomy\u0142ek<\/h2><\/div>\r\n\t<figure class=\"not-prose formula\">\r\n\t\t<figcaption class=\"formula-title\">Wz\u00f3r<\/figcaption>\r\n\t\t<div class=\"text-base text-gray-800\" id=\"formula\">\n\\[ n = TP + FP + FN + TN \\\\ \\text{Dok\u0142adno\u015b\u0107} = \\frac{TP + TN}{n} \\\\ \\text{Precyzja} = \\frac{TP}{TP + FP} \\\\ \\text{Czu\u0142o\u015b\u0107} = \\frac{TP}{TP + FN} \\\\ \\text{Swoisto\u015b\u0107} = \\frac{TN}{TN + FP} \\\\ F_1 = \\frac{2TP}{2TP + FP + FN} = \\frac{2 \\cdot \\text{Precyzja} \\cdot \\text{Czu\u0142o\u015b\u0107}}{\\text{Precyzja} + \\text{Czu\u0142o\u015b\u0107}} \\]\n<\/div>\r\n\t<\/figure>\r\n\t<\/p>\n<p><strong>Gdzie:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>\\(TP\\) \u2014 prawdziwie pozytywne: przypadki pozytywne, poprawnie zaklasyfikowane jako pozytywne<\/li>\n<li>\\(FP\\) \u2014 fa\u0142szywie pozytywne: przypadki negatywne, b\u0142\u0119dnie zaklasyfikowane jako pozytywne (b\u0142\u0119dy I rodzaju)<\/li>\n<li>\\(FN\\) \u2014 fa\u0142szywie negatywne: przypadki pozytywne, b\u0142\u0119dnie zaklasyfikowane jako negatywne (b\u0142\u0119dy II rodzaju)<\/li>\n<li>\\(TN\\) \u2014 prawdziwie negatywne: przypadki negatywne, poprawnie zaklasyfikowane jako negatywne<\/li>\n<li>\\(n\\) \u2014 \u0142\u0105czna liczba sklasyfikowanych przypadk\u00f3w<\/li>\n<\/ul>\n<p>Ka\u017cda z tych pi\u0119ciu miar przyjmuje warto\u015bci od 0 (najgorzej) do 1 (idealnie) i podsumowuje inny aspekt dzia\u0142ania klasyfikatora binarnego. Gdy mianownik jest zerowy, dana miara jest nieokre\u015blona i kalkulator wy\u015bwietla \u201e\u2014\u201d.<\/p>\n<p>\r\n<\/section>\n<style id=\"wpcoderpro-inline-2\">.calculation-box {\r\n\tborder-bottom: none !important;\r\n}<\/style><section id=\"calculation\" class=\"calculation-box\" aria-labelledby=\"calculation-title\">\r\n\t<div id=\"calculation-title\" class=\"not-prose font-display\"><span class=\"icon icon-unordered-list\" aria-hidden=\"true\"><\/span><h2>Macierz pomy\u0142ek \u2013 przyk\u0142ad obliczenia<\/h2><\/div>\r\n\r\n<\/p>\n<p><strong>Przyk\u0142ad:<\/strong> model przeanalizowa\u0142 150 przypadk\u00f3w. Poprawnie wykry\u0142 45 przypadk\u00f3w pozytywnych (TP), a 15 przeoczy\u0142 (FN); 80 przypadk\u00f3w negatywnych (TN) prawid\u0142owo uzna\u0142 za negatywne, natomiast 10 razy podni\u00f3s\u0142 fa\u0142szywy alarm (FP).<\/p>\n<p>\\[ n = 45 + 10 + 15 + 80 = 150 \\]<\/p>\n<p>\\[ \\text{Dok\u0142adno\u015b\u0107} = \\frac{45 + 80}{150} = 0.8333 \\quad (83.33\\%) \\]<\/p>\n<p>\\[ \\text{Precyzja} = \\frac{45}{45 + 10} = 0.8182 \\quad (81.82\\%) \\]<\/p>\n<p>\\[ \\text{Czu\u0142o\u015b\u0107} = \\frac{45}{45 + 15} = 0.75 \\quad (75\\%) \\]<\/p>\n<p>\\[ \\text{Swoisto\u015b\u0107} = \\frac{80}{80 + 10} = 0.8889 \\quad (88.89\\%) \\]<\/p>\n<p>\\[ F_1 = \\frac{2 \\times 45}{2 \\times 45 + 10 + 15} = \\frac{90}{115} = 0.7826 \\quad (78.26\\%) \\]<\/p>\n<p><strong>Wynik:<\/strong> dok\u0142adno\u015b\u0107 83,33%, precyzja 81,82%, czu\u0142o\u015b\u0107 75%, swoisto\u015b\u0107 88,89%, miara F1 78,26% (przy wynikach wy\u015bwietlanych w procentach).<\/p>\n<p>\n\r\n<\/section>\n<h2>Jak korzysta\u0107 z kalkulatora<\/h2>\n<ol>\n<li>Policz, ile przypadk\u00f3w trafia do ka\u017cdej kom\u00f3rki Twojej macierzy pomy\u0142ek, i wpisz je w polach <strong>Prawdziwie pozytywne<\/strong>, <strong>Fa\u0142szywie pozytywne<\/strong>, <strong>Fa\u0142szywie negatywne<\/strong> i <strong>Prawdziwie negatywne<\/strong>. Wszystkie cztery warto\u015bci musz\u0105 by\u0107 liczbami ca\u0142kowitymi \\(\\ge 0\\).<\/li>\n<li>Wybierz opcj\u0119 <strong>Wy\u015bwietl miary jako<\/strong>: \u201eProporcje (0\u20131)\u201d dla warto\u015bci dziesi\u0119tnych albo \u201eProcenty (0\u2013100%)\u201d dla warto\u015bci procentowych.<\/li>\n<li>Odczytaj wyniki: <strong>Liczba predykcji<\/strong>, <strong>Dok\u0142adno\u015b\u0107<\/strong>, <strong>Precyzja (predykcyjna warto\u015b\u0107 dodatnia)<\/strong>, <strong>Czu\u0142o\u015b\u0107 (sensitivity, odsetek prawdziwie pozytywnych)<\/strong>, <strong>Swoisto\u015b\u0107 (odsetek prawdziwie negatywnych)<\/strong> i <strong>miara F1<\/strong>, a nast\u0119pnie podsumowanie tego, jak obliczono miary i jak je interpretowa\u0107.<\/li>\n<li>Je\u015bli jaka\u015b miara pokazuje \u201e\u2014\u201d, jej mianownik by\u0142 zerowy \u2014 np. precyzja jest nieokre\u015blona, gdy model ani razu nie przewidzia\u0142 klasy pozytywnej (\\(TP + FP = 0\\)).<\/li>\n<\/ol>\n<h2>Czym jest macierz pomy\u0142ek?<\/h2>\n<p>Macierz pomy\u0142ek to podstawowy \u201eraport szkolny\u201d klasyfikatora binarnego. To tabela 2\u00d72, w kt\u00f3rej prawdziwa klasa ka\u017cdego przypadku (pozytywna lub negatywna) zestawiona jest z klas\u0105 przewidzian\u0105 przez model. Cztery kom\u00f3rki \u2014 prawdziwie pozytywne, fa\u0142szywie pozytywne, fa\u0142szywie negatywne i prawdziwie negatywne \u2014 obejmuj\u0105 wszystkie mo\u017cliwe wyniki, wi\u0119c ich suma \\(n\\) to \u0142\u0105czna liczba sklasyfikowanych przypadk\u00f3w. Z samych tych czterech liczb mo\u017cna wyznaczy\u0107 ka\u017cd\u0105 standardow\u0105 miar\u0119 jako\u015bci klasyfikacji.<\/li>\n<p>Ka\u017cda z pi\u0119ciu obliczanych tu miar odpowiada na inne pytanie. <strong>Dok\u0142adno\u015b\u0107<\/strong> pyta: og\u00f3\u0142em, jaki odsetek predykcji by\u0142 poprawny? <strong>Precyzja<\/strong> pyta: gdy model m\u00f3wi \u201epozytyw\u201d, jak cz\u0119sto ma racj\u0119? Niska precyzja oznacza wiele fa\u0142szywych alarm\u00f3w. <strong>Czu\u0142o\u015b\u0107<\/strong> (nazywana te\u017c sensitivity lub odsetkiem prawdziwie pozytywnych) pyta: spo\u015br\u00f3d wszystkich przypadk\u00f3w, kt\u00f3re naprawd\u0119 s\u0105 pozytywne, ile model wykry\u0142? Niska czu\u0142o\u015b\u0107 oznacza przeoczone przypadki. <strong>Swoisto\u015b\u0107<\/strong> to czu\u0142o\u015b\u0107 dla klasy negatywnej \u2014 jak dobrze model rozpoznaje prawdziwe negatywy. <strong>F1<\/strong> to \u015brednia harmoniczna precyzji i czu\u0142o\u015bci, kt\u00f3ra wywa\u017ca te dwie miary: jest wysoka tylko wtedy, gdy obie s\u0105 wysokie.<\/li>\n<p>Dlaczego nie poprzesta\u0107 na dok\u0142adno\u015bci? Poniewa\u017c dok\u0142adno\u015b\u0107 zawodzi przy niezbilansowanych klasach. Je\u015bli tylko 1% przypadk\u00f3w jest pozytywnych, trywialny model, kt\u00f3ry wszystko etykietuje jako negatywne, osi\u0105ga 99% dok\u0142adno\u015bci, nie wykrywaj\u0105c ani jednego pozytywu. Precyzja, czu\u0142o\u015b\u0107 i F1 koncentruj\u0105 si\u0119 na klasie pozytywnej i natychmiast ujawniaj\u0105 takie pora\u017cki. To, kt\u00f3ra miara jest najwa\u017cniejsza, zale\u017cy od kosztu b\u0142\u0119d\u00f3w: w badaniach przesiewowych w kierunku raka przeoczony guz (fa\u0142szywy negatyw) jest znacznie gorszy ni\u017c fa\u0142szywy alarm, dlatego priorytet ma czu\u0142o\u015b\u0107; w filtrach spamu utracona wiadomo\u015b\u0107 od prawdziwego nadawcy (fa\u0142szywy pozytyw) mo\u017ce by\u0107 gorsza, wi\u0119c wa\u017cniejsza jest precyzja.<\/li>\n<p>W kontekstach medycznych i epidemiologicznych te same liczby nosz\u0105 inne nazwy: czu\u0142o\u015b\u0107 to <em>sensitivity<\/em>, precyzja to <em>predykcyjna warto\u015b\u0107 dodatnia<\/em> (PPV), a odsetek rzeczywistych przypadk\u00f3w pozytywnych \\((TP + FN)\/n\\) to <em>prewalencja<\/em>. Je\u015bli znasz sensitivity, swoisto\u015b\u0107 i prewalencj\u0119 testu, mo\u017cesz wyliczy\u0107 warto\u015bci predykcyjne za pomoc\u0105 <a href=\"https:\/\/wpcalc.com\/pl\/statystyka\/kalkulator-twierdzenia-bayesa\/\">twierdzenia Bayesa<\/a>.<\/p>\n<h2>Za\u0142o\u017cenia, ograniczenia i praktyczne wskaz\u00f3wki<\/h2>\n<ul>\n<li>Kalkulator traktuje cztery liczniki jako dok\u0142adne liczby ca\u0142kowite z pojedynczego przebiegu klasyfikacji. Zak\u0142ada, \u017ce ka\u017cdy przypadek nale\u017cy do dok\u0142adnie jednej kom\u00f3rki oraz \u017ce klasa \u201epozytywna\u201d to ta, kt\u00f3r\u0105 chcesz wykrywa\u0107.<\/li>\n<li>Wszystkie miary liczone s\u0105 na wpisanej pr\u00f3bie, wi\u0119c s\u0105 oszacowaniami obarczonymi b\u0142\u0119dem pr\u00f3bkowania. Przy ma\u0142ych liczebno\u015bciach (np. mniej ni\u017c 30 pozytyw\u00f3w) podaj przedzia\u0142 ufno\u015bci \u2014 dla proporcji dobrze sprawdza si\u0119 przedzia\u0142 Wilsona \u2014 zamiast samego procentu.<\/li>\n<li>Miary z zerowym mianownikiem s\u0105 nieokre\u015blone i pokazywane jako \u201e\u2014\u201d: precyzja, gdy nie przewidziano \u017cadnych pozytyw\u00f3w; czu\u0142o\u015b\u0107, gdy brak rzeczywistych pozytyw\u00f3w; swoisto\u015b\u0107, gdy brak rzeczywistych negatyw\u00f3w; F1, gdy zar\u00f3wno precyzja, jak i czu\u0142o\u015b\u0107 s\u0105 zerowe.<\/li>\n<li>F1 traktuje precyzj\u0119 i czu\u0142o\u015b\u0107 na r\u00f3wni. Je\u015bli w Twoim zastosowaniu jedna z nich jest wa\u017cniejsza, u\u017cyj zamiast tego miary \\(F_\\beta\\) (np. \\(F_2\\) faworyzuje czu\u0142o\u015b\u0107, a \\(F_{0.5}\\) precyzj\u0119).<\/li>\n<li>Macierz pomy\u0142ek nic nie m\u00f3wi o tym, <em>dlaczego<\/em> model si\u0119 myli ani jak wypada na tle innego modelu na tych samych danych. Aby sprawdzi\u0107, czy dwa klasyfikatory (lub dw\u00f3ch s\u0119dzi\u00f3w) istotnie si\u0119 r\u00f3\u017cni\u0105 przy sparowanych wynikach, u\u017cyj <a href=\"https:\/\/wpcalc.com\/pl\/statystyka\/kalkulator-testu-mcnemara\/\">testu McNemara<\/a>; dla niezale\u017cnych proporcji zastosuj <a href=\"https:\/\/wpcalc.com\/en\/statistics\/two-proportion-z-test-calculator\/\">test Z dla dw\u00f3ch proporcji<\/a> albo <a href=\"https:\/\/wpcalc.com\/pl\/statystyka\/dokladny-test-fishera-kalkulator\/\">dok\u0142adny test Fishera<\/a>.<\/li>\n<li>Macierz pomy\u0142ek wymaga twardych (binarnych) decyzji. Je\u015bli Tw\u00f3j model zwraca prawdopodobie\u0144stwa, liczniki \u2014 a tym samym wszystkie miary \u2014 zale\u017c\u0105 od progu, kt\u00f3ry wybierzesz do zamiany wynik\u00f3w na etykiety, dlatego zawsze podawaj pr\u00f3g wraz z miarami.<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Wpisz cztery warto\u015bci macierzy pomy\u0142ek (TP, FP, FN, TN), aby natychmiast otrzyma\u0107 dok\u0142adno\u015b\u0107, precyzj\u0119, czu\u0142o\u015b\u0107, swoisto\u015b\u0107 i miar\u0119 F1 \u2014 w postaci proporcji albo procent\u00f3w.<\/p>\n","protected":false},"author":3168,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[32],"class_list":["post-2556","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-statystyka","tag-statystyka-opisowa"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/wpcalc.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2556","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/wpcalc.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/wpcalc.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3168"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2556"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2556\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2752,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2556\/revisions\/2752"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/wpcalc.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2556"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2556"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/wpcalc.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2556"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}