Визуализация матрицы расхождений - ключ к пониманию ошибок классификации
«Ошибки — это наука, помогающая нам двигаться вперёд», — говорил Уильям Ченнинг. Визуализация - отличный инструмент, который помогает анализировать данные и выявлять закономерности. Рассмотрим удобный способ отображения в Python одной из метрик классификации под названием confusion matrix (на русский переводят по-разному - матрица ошибок, неточностей, расхождений или несоответствий). Сначала загрузим демонстрационный датасет. import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn...