Матрицы путаницы и классификационные отчеты являются важными инструментами для оценки производительности моделей машинного обучения. Эти инструменты обеспечивают подробный анализ точности модели и определяют, какие классы модель пытается классифицировать. В этой статье мы объясним, что такое матрицы путаницы и отчеты о классификации и как они могут помочь вам оптимизировать ваши модели машинного обучения. Матрицы путаницы Матрица путаницы — это таблица, которая показывает, насколько..

Матрица путаницы — это матрица N x N, используемая для оценки производительности модели классификации, где N — количество целевых классов. Это дает нам четкое представление о том, насколько хорошо работает наша модель классификации и какие ошибки она допускает. Для задачи бинарной классификации у нас будет матрица 2 x 2, как показано ниже, с 4 значениями: Истинный положительный Правда отрицательный Ложное срабатывание — ошибка 1-го типа Ложноотрицательный результат — ошибка 2-го..