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Klassifizierungsfehler mit Ihrer KI analysieren

Verbinden Sie Ihre Vorhersagedaten einmalig. Danach übernimmt Ihre KI die Berechnungen, um die Schwachstellen Ihres Modells zu finden.

Fragen Sie die KI zu dieser Seite

Kurzantwort

Wie finde ich False Positives und False Negatives meines Modells?

Ihre KI erstellt aus Ihren Vorhersagedaten eine Konfusionsmatrix. Diese zeigt Ihnen genau, welche Klassen falsch zugeordnet wurden. Sie erhalten die exakten Zahlen für jeden Fehler.

Wo Fehler auftreten.

Fehleranalyse.

Die KI kategorisiert jede Fehlklassifizierung, damit Sie sehen, wo das Modell scheitert.

FP

False Positive Anzahl

Die KI erkennt, wo Ihr Modell ein Ergebnis gemeldet hat, das nicht vorlag. Sie erhalten eine klare Liste dieser spezifischen Fehler.

FN

False Negative Anzahl

Die KI findet Stellen, an denen Ihr Modell ein reales Ziel übersehen hat. Das zeigt Ihnen, wo Ihr Modell aktuell blind ist.

ACC

Genauigkeitsanalyse

Die KI berechnet die Gesamtgenauigkeit über alle Klassen hinweg. Sie sehen, wie viel der Gesamtdaten tatsächlich korrekt waren.

HUMAN

Manuelle Prüfung nötig

Die KI markiert Paare mit hoher Verwechslungsgefahr. Sie entscheiden, welche Grenzfälle eine menschliche Neuklassifizierung erfordern.

Der Ablauf

Was Ihre KI tut, wenn Vorhersagedaten eintreffen.

Die KI nutzt Rohdaten und Vorhersagen, um daraus detaillierte Fehlerberichte zu erstellen.

  1. Datenaufnahme

    Ihre KI liest die Ground-Truth-Labels und die vorhergesagten Labels aus Ihrem Datensatz.

    calculate_confusion_matrix

  2. Matrix-Erstellung

    Die KI führt die Berechnungen durch, um jede Vorhersage mit dem tatsächlichen Ergebnis abzugleichen.

    calculate_confusion_matrix

  3. Fehlerisolierung

    Die KI extrahiert die spezifischen Zellen für False Positives und False Negatives.

    calculate_confusion_matrix

  4. Mustererkennung

    Ihre KI sucht nach Klassen, die häufig verwechselt werden, um systematische Verzerrungen aufzudecken.

    calculate_confusion_matrix

Probieren Sie es

Kopieren Sie diese Vorlagen zum Start.

Nutzen Sie diese Prompts, um die Analyse zu beginnen.

Startpunkte

Ersetzen Sie den Text in Klammern durch Ihre tatsächlichen Dateinamen oder Datenquellen.

Native V8 Connector

Alles bereit. Wählen Sie Ihren MCP-Client und folgen Sie den Einrichtungsschritten.

Connector-Linkhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_lcKPfQMdEs9vOL0QvMD7tp5xcmCCFVUKYwiOuwlI/mcp

Claude Desktop

Folgen Sie den Schritten unten, um sich in Sekunden zu verbinden.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — Native V8 capabilities are ready to use.
Konfiguration · claude_desktop_config.jsonKopieren
{
  "mcpServers": {
    "confusion-matrix-engine-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_lcKPfQMdEs9vOL0QvMD7tp5xcmCCFVUKYwiOuwlI/mcp"
    }
  }
}
In den Chat kopieren04

  • Berechne eine Konfusionsmatrix mit den Daten aus meiner Datei 'predictions_v1.csv'.

  • Zeige mir die False Positives für die Klasse 'cat' in meinem aktuellen Modell-Output.

  • Analysiere die Konfusionsmatrix aus meiner 'test_results.json' und sag mir, welche Klassen am häufigsten verwechselt werden.

  • Was sind basierend auf der Konfusionsmatrix meiner 'image_labels.csv' die größten Risiken für False Negatives?

  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Starten Sie hier

Einmalig mit der Confusion Matrix Engine verbinden, dann fragen.

Verbinden Sie den MCP einfach mit Ihrem Client. Ihre Zugangsdaten bleiben verschlüsselt und Sie können sofort mit der Analyse beginnen.

Confusion Matrix Engine mit Ihrer KI verbinden

FAQ

Funktionsweise der Analyse.

  • 01

    Kann die KI die Fehler meines Modells korrigieren?

    Nein. Die KI identifiziert und meldet die Fehler nur. Das Nachtrainieren oder Anpassen Ihres Modells müssen Sie selbst übernehmen.

  • 02

    Ändert die KI meine ursprünglichen Vorhersagedateien?

    Nein. Die KI liest Ihre Daten nur aus, um Berechnungen durchzuführen. Die Quelldateien werden niemals verändert.

  • 03

    Kann ich dies mit jedem Datensatz nutzen?

    Ja, sofern Ihr Datensatz klare Ground-Truth-Labels und vorhergesagte Labels enthält, die die KI vergleichen kann.

  • 04

    Wird die KI meine Daten automatisch neu labeln?

    Nein. Die KI zeigt auf, wo die Fehler liegen, führt aber keine Datenbeschriftung oder Bereinigung durch.

  • 05

    Ist eine Multi-Class-Klassifizierung möglich?

    Ja. Das Tool ist darauf ausgelegt, mehrere Klassen zu verarbeiten und deren Wechselwirkungen in der Matrix darzustellen.

  • Weitere Fragen zur Confusion Matrix Engine? Die Connector-Seite liefert Antworten. Alle Funktionen der Confusion Matrix Engine anzeigen

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