{"text": "### Human: Jelaskan apa itu Matriks Kebingungan. ### Assistant: Matriks kebingungan, juga dikenal sebagai matriks kesalahan, adalah tabel yang digunakan untuk mengevaluasi kinerja model klasifikasi dengan membandingkan nilai yang diprediksi dengan nilai sebenarnya. Ini adalah representasi visual akurasi model, menunjukkan jumlah prediksi yang benar dan salah untuk setiap kelas. Matriks seringkali adalah tabel persegi, dengan nilai aktual yang direpresentasikan pada satu sumbu dan nilai yang diprediksi pada yang lain. Baris mewakili kelas aktual dan kolom mewakili kelas yang diprediksi. Dalam masalah klasifikasi biner, matriks kebingungan memiliki empat nilai: True Positive (TP), True Negative (TN), False Positive (FP) dan False Negative (FN). - TP: Jumlah kasus yang diprediksi secara benar sebagai positif. - TN: Jumlah kasus yang diprediksi secara benar sebagai negatif. - FP: Jumlah yang diprediksi sebagai nilai negatif pada yang lain. - Dari tabel yang memberikan akurasi, kolom mewakili kelas yang diprediksi. - Dari tabel yang memberikan nilai yang sangat kuat untuk mengukur kinerja, seperti kekuatan, kecerdasan, dan kelemahan, namun dapat dipastikan bahwa model kebingungan dapat diperluas ke dalam beberapa contoh tertentu. - FP: N1 - Dari tabel yang memberikan akurasi, kecerdasan, dan kecerdasan, maka akan sangat berguna untuk mengukur kinerja."}