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

Преимущества использования матрицы ошибок для оценки качества классификации:

• Визуализация ошибок модели. 5 Матрица помогает увидеть, «ошиблась» ли модель при различении двух классов. 5
• Подсчёт количества правильных и неправильных прогнозов. 5 Цель использования матрицы — максимизировать показатели с словом «True» (True Positive и True Negative) и минимизировать два других (False Positive и False Negative). 5
• Применение в разных областях. 2 Матрицу ошибок используют для количественной оценки точности диагностики, обнаружения мошенников, прогнозирования поведения клиентов и в A/B-тестировании. 2

Некоторые недостатки использования матрицы ошибок:

• Ограничения в применимости. 2 Матрица неточностей подходит для задач двоичной или плоской классификации, где каждое составляющее относится только к одному классу. 2
• Сложности при работе с многоклассовыми проектами. 2 Например, если есть 10 классов, матрица будет содержать 100 элементов для анализа. 2 Это затрудняет распознавание и сравнение производительности в разных классах. 2
• Сложности в интерпретации и визуализации при работе с большими или многомерными данными. 2 Если есть много точек данных или объектов, матрица будет огромной, что может затруднить понимание информации и её передачу. 2