Матрица ошибок (или матрица путаницы) является инструментом для оценки качества классификации моделей машинного обучения. Она показывает, как часто модель правильно или неправильно классифицирует объекты различных классов. Основные элементы матрицы ошибок включают:

• True Positive (TP): количество правильно классифицированных положительных примеров.
• True Negative (TN): количество правильно классифицированных отрицательных примеров.
• False Positive (FP): количество неправильно классифицированных отрицательных примеров (ложные срабатывания).
• False Negative (FN): количество неправильно классифицированных положительных примеров (пропущенные положительные).

Существует несколько метрик, которые можно рассчитать на основе матрицы ошибок. Одна из наиболее распространенных метрик — это точность (Accuracy), которая рассчитывается по следующей формуле:

Accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)

Теперь давайте рассмотрим шаги для расчета точности:

1. Соберите данные для каждого из элементов матрицы ошибок: TP, TN, FP, FN.
2. Подсчитайте сумму TP и TN, чтобы получить количество правильных классификаций.
3. Подсчитайте общую сумму всех элементов матрицы (TP + TN + FP + FN), чтобы получить общее количество классификаций.
4. Разделите сумму правильных классификаций на общее количество классификаций, чтобы получить точность.

Таким образом, точность позволяет нам понять, насколько хорошо модель справляется с задачей классификации в целом. Однако важно помнить, что точность может быть не всегда достаточной метрикой, особенно в случаях с несбалансированными классами. В таких случаях стоит рассмотреть и другие метрики, такие как полнота (recall), точность (precision) и F1-мера.