Машинное обучение вики
Метки: apiedit, Визуальный редактор
Метки: apiedit, Визуальный редактор
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 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

Classification matrix en.png

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: