Матрица ошибок (confusion matrix)[править | править код]

Пусть дана выборка (, - метка класса i-го объекта, ), каждый объект которой относится к одному из классов и классификатор , который эти классы предсказывает. Матрицей ошибок для такого классификатора называется следующая матрица: .

Такая матрица показывает сколько объектов класса были распознаны как объекты класса .

 Случай бинарной классификации[править | править код]

TP FP
FN TN

В случае бинарной классификации метка класса принимает значение (положительный класс) или (отрицательный). Вводятся 4 величины, соответствующие элементам матрицы ошибок:

  • True positive (TP).
  • True negative (TN).
  • False positive (FP).
  • False negative (FN).

P означает что классификатор определяет класс объекта как положительный (N - отрицательный). T - значит что класс предсказан правильно (соответственно F - неправильно).

Ахтунг! Не путать с матрицей штрафов.

Точность, полнота, F мера.[править | править код]

accuracy

precision

recall

Литература:

Материалы сообщества доступны в соответствии с условиями лицензии CC-BY-SA, если не указано иное.