Какие преимущества дает использование матрицы ошибок в машинном обучении?

Некоторые преимущества использования матрицы ошибок (confusion matrix) в машинном обучении:

• Подробный анализ работы модели. 4 В отличие от метрик с одним значением, таких как точность, матрица ошибок предлагает более детальное представление о том, как предсказания модели соотносятся с реальными метками. 4
• Понимание конкретных типов ошибок, которые допускает модель. 4 Это важно для решения разных задач — от классификации изображений до анализа медицинских снимков. 4
• Возможность отладки и улучшения моделей классификации. 4 Матрица ошибок особенно полезна в сценариях с несбалансированными классами или разными затратами, связанными с ошибками. 4
• Помощь разработчикам и исследователям в диагностике слабых мест моделей и направлении их на улучшение. 4
• Возможность быстро выявить классы, с которыми модель испытывает трудности, и получить информацию о дальнейшем увеличении данных или настройке гиперпараметров. 4

Матрица ошибок применяется в разных областях, например в медицинской диагностике, поиске мошенников, прогнозе поведения клиентов, A/B-тестировании. 1