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 ошибок (Confusion Matrix) — это таблица, которая визуализирует производительность модели машинного обучения, особенно в задачах классификации. Она показывает, где модель делает ошибки, и позволяет получить более детальное представление о ее сильных и слабых сторонах, чем просто общая точность (accuracy). Структура матрицы ошибок: Для бинарной классификации (два класса: Positive и Negative) матрица ошибок имеет вид 2×2: Предсказано Positive Предсказано Negative Фактически Positive True Positive...