تحلیل نتایج طبقه‌بندی، کانفیوژن ماتریس و نمودار ROC (چند کلاسه)

معرفی دوره: تحلیل نتایج دسته‌بندی با استفاده از معیارهای ارزیابی، ماتریس سردرگمی (Confusion Matrix) و نمودار ROC در MATLAB

این دوره به صورت جامع و کاربردی به آموزش تحلیل عملکرد مدل‌های دسته‌بندی (Classification Models) با استفاده از معیارهای ارزیابی کلاس‌بندی (طبقه بندی)، ماتریس درهم ریختگی (Confusion Matrix)، و نمودار ROC (Receiver Operating Characteristic) در نرم‌افزار متلب MATLAB می‌پردازد. این دوره برای دانشجویان، محققان، و متخصصانی طراحی شده است که علاقه‌مند به ارزیابی و بهبود عملکرد مدل‌های دسته‌بندی خود هستند.

حتما قبل از سفارش معرفی دوره را مشاهده بقرمایید.

---

اهداف دوره:

1. آشنایی با معیارهای اصلی ارزیابی مدل‌های دسته‌بندی.
2. نحوه تولید و تفسیر ماتریس آشفتگی (کانفیوژن ماتریکس) برای داده‌های دوکلاسه و چندکلاسه.
3. طراحی و تحلیل نمودار ROC و محاسبه مساحت زیر نمودار (AUC).
4. پیاده‌سازی کدنویسی برای تحلیل عملکرد مدل‌های دسته‌بندی در MATLAB.
5. یادگیری نحوه محاسبه معیارهای دقت (Accuracy)، بازخوانی (Recall)، دقت پیش‌بینی (Precision)، و F1-Score.

---

سرفصل‌های دوره:

1. مقدمه‌ای بر مدل‌های دسته‌بندی و معیارهای ارزیابی

• تعریف مسئله دسته‌بندی (Classification) و کاربردهای آن.
• اهمیت ارزیابی عملکرد مدل‌ها.
• معرفی معیارهای اصلی ارزیابی:
  • Accuracy (دقت کلی).
  • Precision (دقت پیش‌بینی).
  • Recall (حساسیت).
  • F1-Score.
  • ROC Curve و AUC.

2. پیاده‌سازی مدل دسته‌بندی در MATLAB

• بارگذاری و آماده‌سازی داده‌ها.
• استفاده از مدل‌های دسته‌بندی پایه (مانند درخت تصمیم – Decision Tree).
• پیش‌بینی برچسب‌ها و محاسبه امتیاز دسته‌بندی (Scores).

3. تحلیل نتایج دسته‌بندی با ماتریس سردرگمی

• محاسبه Confusion Matrix برای داده‌های دوکلاسه و چندکلاسه.
• تفسیر عناصر ماتریس سردرگمی: True Positive, True Negative, False Positive, False Negative.
• محاسبه دقت، بازخوانی، دقت پیش‌بینی، و F1-Score از ماتریس سردرگمی.
• رسم و تحلیل نمودارهای Confusion Matrix برای نتایج مدل.

4. رسم و تحلیل نمودار ROC و محاسبه AUC

• تعریف و کاربرد نمودار ROC.
• نحوه محاسبه و رسم نمودار ROC برای داده‌های چندکلاسه.
• محاسبه مساحت زیر نمودار ROC (AUC) برای هر کلاس.
• تفسیر نتایج ROC و AUC برای ارزیابی عملکرد مدل.

5. پیاده‌سازی کامل تحلیل در MATLAB

• ترکیب ماتریس سردرگمی و نمودار ROC برای تحلیل جامع.
• بررسی نتایج بر روی مجموعه داده‌های آموزشی و تست.
• مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف دسته‌بندی.

---

خروجی‌های دوره:

1. توانایی محاسبه و تفسیر معیارهای ارزیابی عملکرد مدل‌های دسته‌بندی.
2. یادگیری نحوه تولید و تحلیل ماتریس آشفتگی(درهم ریحتگی) و نمودار ROC.
3. تسلط بر پیاده‌سازی کدنویسی برای تحلیل دسته‌بندی در MATLAB.
4. آشنایی با معیارهای پیشرفته مانند AUC و کاربردهای آن.

---

پیش‌نیازهای دوره:

• آشنایی با مفاهیم اولیه یادگیری ماشین و دسته‌بندی.

---

ابزارها و منابع:

• نرم‌افزار MATLAB.
• مجموعه داده‌های نمونه برای پیاده‌سازی و تمرین.
• کدهای آماده برای محاسبه معیارهای ارزیابی و رسم نمودار.

---

مدت زمان دوره:

1 ساعت و نیم:

• 20 دقیقه ساعت آموزش مفاهیم و اصول.
• 1 ساعت 10 دقیقه پیاده‌سازی عملی و تحلیل نتایج.

---

مخاطبان دوره:

• دانشجویان و پژوهشگران حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین.
• متخصصان علاقه‌مند به تحلیل مدل‌های دسته‌بندی.
• برنامه‌نویسان MATLAB که به دنبال تسلط بر ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین هستند.

---

مدرس دوره:   حسن سعادتمند

• بیش از 250 دوره آموزشی در MATLAB و Python.
• بیش از 15 سال تجربه در تدریس و شبیه‌سازی سیستم‌های یادگیری ماشین.

تماس:

• Telegram: t.me/matlabanyone
• Email: h.saadatmand22@yahoo.com
• Website: www.matlablearning.com