Матрица ошибок – это метрика производительности классифицирующей модели Машинного обучения (ML). Когда мы получаем данные, то после очистки и предварительной обработки, первым делом передаем их в модель и, конечно же, получаем результат в виде вероятностей. Но как мы можем измерить эффективность нашей модели? Именно здесь матрица ошибок и оказывается в центре внимания. Матрица ошибок – это показатель успешности классификации, где классов два или более. Это таблица с 4 различными комбинациями сочетаний прогнозируемых и фактических значений...

Матрица – это таблица из n × m (например, 3 × 3) чисел, заключенная в квадратные скобки. Мы можем складывать и вычитать матрицы одного размера, умножать одну матрицу на другую, если их измерения совместимы, и умножать всю матрицу на константу. Вектор - это матрица с одной строкой или столбцом. Основная идея заключается в том, что это двумерная сетка чисел. В чем же отличие между матрицей и тензором? Последний часто рассматривается как обобщенная матрица, то есть это может быть одномерная матрица...