В чём преимущества и недостатки использования матрицы ошибок для оценки качества классификации?

Преимущества использования матрицы ошибок для оценки качества классификации:

• Визуализация ошибок модели. pythonru.com Матрица помогает увидеть, «ошиблась» ли модель при различении двух классов. pythonru.com
• Подсчёт количества правильных и неправильных прогнозов. pythonru.com Цель использования матрицы — максимизировать показатели с словом «True» (True Positive и True Negative) и минимизировать два других (False Positive и False Negative). pythonru.com
• Применение в разных областях. gitverse.ru Матрицу ошибок используют для количественной оценки точности диагностики, обнаружения мошенников, прогнозирования поведения клиентов и в A/B-тестировании. gitverse.ru

Некоторые недостатки использования матрицы ошибок:

• Ограничения в применимости. gitverse.ru Матрица неточностей подходит для задач двоичной или плоской классификации, где каждое составляющее относится только к одному классу. gitverse.ru
• Сложности при работе с многоклассовыми проектами. gitverse.ru Например, если есть 10 классов, матрица будет содержать 100 элементов для анализа. gitverse.ru Это затрудняет распознавание и сравнение производительности в разных классах. gitverse.ru
• Сложности в интерпретации и визуализации при работе с большими или многомерными данными. gitverse.ru Если есть много точек данных или объектов, матрица будет огромной, что может затруднить понимание информации и её передачу. gitverse.ru