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. gitverse.ru sky.pro

Некоторые возможности матрицы ошибок:

• Выявление доли правильных прогнозов. sky.pro Элементы главной диагонали матрицы (от верхнего левого до нижнего правого угла) представляют правильно классифицированные образцы. habr.com Чем больше значения на диагонали, тем лучше модель справляется с классификацией этих классов. habr.com
• Определение характера допущенных ошибок. sky.pro Это важно, поскольку различные типы ошибок могут иметь разную цену для бизнеса или исследовательского проекта. sky.pro 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. sky.pro
• Отслеживание изменений в характере ошибок. sky.pro Матрица ошибок позволяет отслеживать не только общее снижение качества, но и изменения в характере ошибок, что часто является ранним индикатором смещения данных. sky.pro
• Измерение стоимости ошибки. bigdataschool.ru Матрица ошибок позволяет оценить эффективность прогноза не только в качественном, но и в количественном выражении, то есть измерить стоимость ошибки в деньгах. bigdataschool.ru

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