Kst179 (обсуждение | вклад) Нет описания правки Метки: Визуальный редактор apiedit |
Kst179 (обсуждение | вклад) Нет описания правки Метки: Визуальный редактор apiedit |
||
Строка 14: | Строка 14: | ||
'''Ахтунг!''' Не путать с [[Матрица штрафов (Сost matrix)|матрицей штрафов]]. |
'''Ахтунг!''' Не путать с [[Матрица штрафов (Сost matrix)|матрицей штрафов]]. |
||
+ | |||
+ | Литература: |
||
+ | * [http://www.machinelearning.ru/wiki/images/4/4b/Kitov-ML-eng-06-Classifier_evaluation.pdf Китов лекции по оценкам классификаторов (2-7 слайды)] |
Версия от 14:09, 12 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: .
Такая матрица показывает сколько объектов класса были распознаны как объекты класса .
Случай бинарной классификации
В случае бинарной классификации метка класса принимает значение (положительный класс) или (отрицательный). Вводятся 4 возможных значения 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.
Литература: