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...

Источник: Nuances of Programming Классификация — это тип контролируемой задачи машинного обучения. Цель классификации — предсказание признаков одного или нескольких наблюдаемых объектов или класса, к которому они принадлежат. Важным элементом любого рабочего процесса машинного обучения является оценка эффективности модели. Это процесс, при котором обученную модель используют для прогнозирования на материале ранее не отображенных, помеченных данных. При классификации оценивают количество правильных прогнозов, сделанных моделью...