→Матрица ошибок (confusion matrix)
Kst179 (обсуждение | вклад) Метки: apiedit Визуальный редактор |
Метки: apiedit Визуальный редактор |
||
|
== Случай бинарной классификации ==
{| class="article-table"
[[File:Classification matrix en.png|thumb|230x230px|link=http://ru.learnmachinelearning.wikia.com/wiki/%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB:Classification_matrix_en.png]]В случае бинарной классификации метка класса <math>y</math> принимает значение <math>+1</math> (положительный класс) или <math>-1</math> (отрицательный). Вводятся 4 возможных значения матрицы ошибок:▼
!
!<math>y = 1</math>
!<math>y = -1</math>
|-
|<math>a(x) = 1</math>
|TP
|FP
|-
|<math>a(x) = -1</math>
|FN
|TN
|}
▲
* True positive (TP). <math>TP = \sum _{i = 0} ^n [a(x_i) = +1][y_i = +1]</math>
* True negative (TN). <math>TN = \sum _{i = 0} ^n [a(x_i) = -1][y_i = -1]</math>
'''Ахтунг!''' Не путать с [[Матрица штрафов (Сost matrix)|матрицей штрафов]].
== Точность, полнота, F мера. ==
Литература:▼
accuracy <math> = \frac{TP + TN}{TP + FP + FN + TN}</math>
precision <math> = \frac{TP}{TP + FP}</math>
recall <math> = \frac{TP}{TP + FN}</math>
<math>F = \frac{2 * precision * recall}{precision + recall}</math>
▲<nowiki>Литература:</nowiki>
* [http://www.machinelearning.ru/wiki/images/4/4b/Kitov-ML-eng-06-Classifier_evaluation.pdf Китов лекции по оценкам классификаторов (2-7 слайды)]
| |||