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
TP
FP
FN
TN
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).