Как матрица ошибок помогает оценить качество классификатора в машинном обучении?

Матрица ошибок (confusion matrix) помогает оценить качество классификатора в машинном обучении, показывая соотношение между предсказанными и фактическими значениями. 14

Некоторые возможности матрицы ошибок:

• Выявление доли правильных прогнозов. 4 Элементы главной диагонали матрицы (от верхнего левого до нижнего правого угла) представляют правильно классифицированные образцы. 3 Чем больше значения на диагонали, тем лучше модель справляется с классификацией этих классов. 3
• Определение характера допущенных ошибок. 4 Это важно, поскольку различные типы ошибок могут иметь разную цену для бизнеса или исследовательского проекта. 4 Например, если в задаче медицинской диагностики модель показывает высокое количество ложных отрицательных прогнозов (пропускает больных пациентов), это критически опасно, даже если общая точность модели высока. 4
• Отслеживание изменений в характере ошибок. 4 Матрица ошибок позволяет отслеживать не только общее снижение качества, но и изменения в характере ошибок, что часто является ранним индикатором смещения данных. 4
• Измерение стоимости ошибки. 5 Матрица ошибок позволяет оценить эффективность прогноза не только в качественном, но и в количественном выражении, то есть измерить стоимость ошибки в деньгах. 5

Таким образом, матрица ошибок — это аналитический инструмент, который позволяет выявить системные проблемы в работе модели и указать направление для её оптимизации. 4