В чем разница между матрицей ошибок и метрикой качества в машинном обучении?

Разница между матрицей ошибок и метрикой качества в машинном обучении заключается в их функциях и области применения.

Матрица ошибок (confusion matrix) — это таблица, которая показывает соотношение между предсказанными и фактическими значениями. 7 Она позволяет увидеть не только долю правильных прогнозов, но и характер допущенных ошибок. 7 Матрица ошибок используется для оценки эффективности модели классификации. 7

Метрики качества — это способ оценки производительности модели машинного обучения на основе её способности предсказывать правильные ответы для тестовой выборки. 1 Метрики помогают понять, насколько хорошо модель выполняет свою задачу и где она может быть улучшена. 3 Они также позволяют сравнивать различные модели между собой, что важно для выбора наилучшего подхода к решению задачи. 3

Таким образом, матрица ошибок фокусируется на визуализации ошибок и их характере, в то время как метрики качества охватывают общую оценку производительности модели.