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Como analisar erros de classificação com sua IA

Conecte seus dados de predição uma única vez. A partir daí, sua IA faz os cálculos para encontrar os pontos cegos do seu modelo.

Pergunte à IA sobre esta página

Resposta rápida

Como encontro os falsos positivos e negativos do meu modelo?

Sua IA constrói uma matriz de confusão com seus dados de predição. Isso mostra exatamente quais classes estão sendo identificadas incorretamente, com contagens específicas para cada erro.

Onde os erros ocorrem.

Detalhamento de erros.

A IA categoriza cada erro de classificação para que você veja onde o modelo falha.

FP

Contagem de falsos positivos

A IA identifica onde o modelo indicou um acerto que não existia. Você recebe uma lista clara desses erros específicos.

FN

Contagem de falsos negativos

A IA encontra onde o modelo ignorou um alvo real. Isso mostra o que o seu modelo ainda não consegue enxergar.

ACC

Detalhamento de acurácia

A IA calcula a precisão geral entre todas as classes. Você vê quanto do total de dados estava realmente correto.

HUMAN

Revisão manual necessária

A IA sinaliza pares de alta confusão. Você decide quais casos específicos precisam de um humano para reetiquetar os dados.

O fluxo

O que sua IA faz quando os dados de predição chegam.

A IA processa rótulos brutos e predições para transformá-los em relatórios de erro.

  1. Ingestão de dados

    Sua IA lê o ground truth e os rótulos preditos do conjunto de dados fornecido.

    calculate_confusion_matrix

  2. Geração da matriz

    A IA realiza os cálculos para mapear cada predição contra o resultado real.

    calculate_confusion_matrix

  3. Isolamento de erros

    A IA extrai as células específicas que representam falsos positivos e falsos negativos.

    calculate_confusion_matrix

  4. Detecção de padrões

    Sua IA busca classes que são trocadas com frequência, ajudando a encontrar vieses sistêmicos.

    calculate_confusion_matrix

Teste

Copie estes comandos para começar.

Use estes prompts para iniciar a análise.

Pontos de partida

Substitua o texto entre colchetes pelos nomes reais dos seus arquivos ou fontes de dados.

Native V8 Connector

Tudo pronto. Escolha seu cliente MCP e siga as instruções de configuração.

Link do conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_lcKPfQMdEs9vOL0QvMD7tp5xcmCCFVUKYwiOuwlI/mcp

Claude Desktop

Siga os passos abaixo para conectar em segundos.

  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.
Configuração · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "confusion-matrix-engine-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_lcKPfQMdEs9vOL0QvMD7tp5xcmCCFVUKYwiOuwlI/mcp"
    }
  }
}
Copie no chat04

  • Calcule uma matriz de confusão usando os dados do meu arquivo 'predictions_v1.csv'.

  • Mostre-me os falsos positivos da classe 'cat' no resultado recente do meu modelo.

  • Analise a matriz de confusão do meu 'test_results.json' e me diga quais classes são mais confundidas.

  • Com base na matriz de confusão do meu 'image_labels.csv', quais são meus maiores riscos de falsos negativos?

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

Comece aqui

Conecte o Confusion Matrix Engine uma vez e comece a perguntar.

Basta vincular o MCP ao seu cliente. Suas credenciais ficam criptografadas e você pode começar a fazer perguntas imediatamente.

Conectar Confusion Matrix Engine à sua IA

FAQ

Como esta tarefa funciona.

  • 01

    A IA pode corrigir os erros do meu modelo?

    Não. A IA apenas identifica e relata os erros. Você precisará retreinar ou ajustar seu modelo por conta própria.

  • 02

    A IA altera meus arquivos de predição originais?

    Não. A IA apenas lê seus dados para realizar os cálculos. Ela nunca modifica seus arquivos de origem.

  • 03

    Posso usar isso com qualquer conjunto de dados?

    Sim, desde que seus dados contenham rótulos de ground truth e rótulos preditos claros para a IA comparar.

  • 04

    A IA irá reetiquetar meus dados automaticamente?

    Não. A IA identifica onde estão os erros, mas não realiza nenhuma rotulagem ou limpeza de dados.

  • 05

    Ele suporta classificação multiclasse?

    Sim. A ferramenta foi projetada para lidar com múltiplas classes e mostrar como elas interagem na matriz.

  • Mais dúvidas sobre o Confusion Matrix Engine? A página do Connector responde. Veja tudo o que o Confusion Matrix Engine Connector pode fazer

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