Нейро
Ответ создан на основе результатов поиска
Интерпретация элементов матрицы ошибок (confusion matrix) осуществляется следующим образом 1:
- True Positive (TP) — количество объектов, которые были правильно классифицированы как положительные 1. Эти объекты фактически принадлежат положительному классу и были верно предсказаны моделью 1.
- True Negative (TN) — количество объектов, которые были правильно классифицированы как отрицательные 1. Эти объекты фактически принадлежат отрицательному классу и были верно предсказаны моделью 1.
- False Positive (FP) — количество объектов, которые были неправильно классифицированы как положительные 1. Эти объекты фактически принадлежат отрицательному классу, но были неверно предсказаны моделью как положительные 1.
- False Negative (FN) — количество объектов, которые были неправильно классифицированы как отрицательные 1. Эти объекты фактически принадлежат положительному классу, но были неверно предсказаны моделью как отрицательные 1.
Интерпретация элементов матрицы ошибок напрямую зависит от контекста задачи и того, какой класс считается «положительным» 2. Важно определить это на начальном этапе анализа, особенно в задачах с несбалансированными классами или неравной ценой ошибок 2.
Высокое количество ошибок определённого типа может указывать на необходимость изменения порога принятия решений, добавления новых признаков или изменения архитектуры модели 2.
На основе 10 источников: