Некоторые преимущества использования матрицы ошибок перед другими метриками качества моделей:
- Наглядность и информативность. sky.pro Матрица ошибок позволяет представить в наглядном виде, как часто модель правильно классифицирует объекты и какие именно ошибки она совершает. sky.pro
- Возможность оценить успешность решения задачи классификации. learn.microsoft.com Матрица ошибок показывает, где возникают ошибки, и помогает понять, насколько точны предсказания. learn.microsoft.com
- Возможность добиться компромисса между различными показателями. gitverse.ru Например, повышение точности обычно приводит к снижению полноты информации. gitverse.ru Матрица ошибок помогает найти баланс между этими показателями. gitverse.ru
- Применение для многоклассовой классификации. wiki.loginom.ru В этом случае число строк и столбцов в матрице будет равно числу классов. wiki.loginom.ru
Однако у матрицы ошибок есть и недостатки: она работает с бинарными решениями модели, не учитывает вероятности, с которыми модель делает свои предсказания, и не отражает возможные изменения в данных с течением времени. sky.pro