Машинное обучение вики
(Новая страница: «== Матрица ошибок (confusion matrix) == == Случай бинарной классификации == [[File:Classification matrix en.png|thumb|23…»)
Метки: apiedit, Визуальный редактор
 
Метки: apiedit, Визуальный редактор
Строка 1: Строка 1:
 
== Матрица ошибок (confusion matrix) ==
 
== Матрица ошибок (confusion matrix) ==
  +
Пусть дана выборка <math>x_i</math> (<math>i = 1, \dots, N</math>, <math>y_i</math> - метка класса i-го объекта), каждый объект которой относится к одному из <math>C</math> классов и классификатор <math>a</math> который эти классы предсказывает. Матрицей ошибок для такого классификатора называется следующая матрица: <math>M = \{m_{ij}\}_{i,j=0}^C, ~m_{ij} = \sum_{k = 0}^N\mathbb{I}[a(x_k) = i]\mathbb{I}[y_k = j]</math>
   
 
== Случай бинарной классификации ==
 
== Случай бинарной классификации ==

Версия 16:02, 5 января 2017

Матрица ошибок (confusion matrix)

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:

 Случай бинарной классификации

Classification matrix en.png

В случае бинарной классификации метка класса принимает значение (положительный класс) или (отрицательный). Вводятся 4 вида штрафов:

  • 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 N - неправильно).