SOAL UAS KECERDASAN BUATAN id

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 :
TP adalah data yang actualnya positive dan terprediksi positive
TN adalah data yang actualnya negative dan terprediksi negative
FP adalah data yang actualnya negative dan terprediksi positive
FN adalah data yang actualnya positive dan terprediksi negative

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