В данном вопросе нам необходимо разобраться с терминами, связанными с классификацией в машинном обучении. Давайте рассмотрим каждый из предложенных вариантов:

• True Positive (TP): это случаи, когда модель правильно классифицировала положительный класс. То есть, если целевой класс действительно является положительным и модель его также классифицировала как положительный, это будет True Positive.
• False Positive (FP): это случаи, когда модель ошибочно классифицировала отрицательный класс как положительный. То есть, если целевой класс является отрицательным, а модель его классифицировала как положительный, это будет False Positive.
• False Negative (FN): это случаи, когда модель ошибочно классифицировала положительный класс как отрицательный. То есть, если целевой класс действительно является положительным, а модель его классифицировала как отрицательный, это будет False Negative.
• True Negative (TN): это случаи, когда модель правильно классифицировала отрицательный класс. То есть, если целевой класс действительно является отрицательным, и модель его также классифицировала как отрицательный, это будет True Negative.

Теперь, возвращаясь к вашему вопросу: если целевой класс был классифицирован как нецелевой, это означает, что модель ошиблась в своей классификации, и целевой класс был классифицирован как отрицательный, когда на самом деле он положительный. Таким образом, это соответствует определению False Negative.

Ответ на ваш вопрос: c. False Negative.