UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA – UNAD UNAD ESCUELA DE CIENCIAS BASICAS TECNOLOGIA E INGENIERIA (ECBTI) INGENIERIA DE TELECOMUNICACIONES Huila, Colombia Abril de 2018
2. Desarrollo de los siguientes análisis de resultados Procedimiento (Experimento) a.
Parte Individual:
–
Realice la evaluación cualitativa de los resultados obtenidos en la fase 3. El análisis se realiza entre los resultados que arroja la máquina de soporte vectorial SVM, en la variable “clasificación” contra los resultados reales del experto”
La evaluación debe entregar los siguientes datos en porcentaje: Clasificador Reales
FP
FN
VN
VP Precisión Exactitud
Imágenes enfermas Imágenes sanas
La tabla anterior la debe realizar tanto para la SVM como para la clasificación por umbral.
Usando la clasificación de la actividad anterior obtuvimos los siguientes resultados de clasificación.
Clasificación del experto
Resultados Clasificador Reales
Imágenes 7 enfermas Imágenes 2 sanas
= +2
5 4
+
= 0,71
0,71 ,71 100 100 = 71% 71%
= +2 +2++2
=
9
+ +++
= 0,77 0,77
0,77 ,77 100 100 = 77% 77%
FP 2
FN 0
VN 2
VP Precisión Exactitud 71% 77% 5
1.2. Realizar la curva característica operativa del receptor ROC.
Sensibilidad =
Especificidad =
a. Explique los datos y gráfica obtenida.
= 2 2+2
=
2 4
= 0,5
0,5 100 100 = 50%
= +
=
=1
1 100 100 = 100 100%
Curva roc SVM. Código
Grafica:
De acuerdo a la gráfica podemos ver que la línea azul es el clasificador que realizamos con las hojas enfermas de la unidad pasada está por encima del límite que es la línea roja lo que quiere decir que si podemos usar el clasificador si n os sirve ya que esta mas cerca del d el clasificador perfecto perfecto que es la línea de color verde donde las coordenadas son 0,1 en el eje X y eje Y
Evaluación cuantitativa clasificador umbral Se aplicó el siguiente código para el clasificador por umbral.
