Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Оценка качества в задачах классификации и регрессии

Нет изменений в размере, 22:11, 25 марта 2020
Матрица ошибок (англ. Сonfusion matrix)
Поскольку с точки зрения логики задачи нам важнее правильно распознать некредитоспособного заёмщика с меткой <math>y = 1 </math>, чем ошибиться в распознавании кредитоспособного, будем называть соответствующий исход классификации положительным (заёмщик некредитоспособен), а противоположный - отрицательным (заемщик кредитоспособен <math>y = 0 </math>). Тогда возможны следующие исходы классификации:
* Некредитоспособный заёмщик классифицирован как некредитоспособный, т.е. положительный класс распознан как положительный. Наблюдения, для которых это имеет место называются '''истинно-положительными''' ('''true positiveTrue Positive''' {{---}} '''TP''').* Кредитоспособный заёмщик классифицирован как кредитоспособный, т.е. отрицательный класс распознан как отрицательный. Наблюдения, которых это имеет место, называются '''истинно отрицательными''' ('''true negativeTrue Negative''' {{---}} '''TN''').* Кредитоспособный заёмщик классифицирован как некредитоспособный, т.е. имела место ошибка, в результате которой отрицательный класс был распознан как положительный. Наблюдения, для которых был получен такой исход классификации, называются '''ложно-положительными''' ('''false positiveFalse Positive''' {{---}} '''FP'''), а ошибка классификации называется '''ошибкой I рода'''.* Некредитоспособный заёмщик распознан как кредитоспособный, т.е. имела место ошибка, в результате которой положительный класс был распознан как отрицательный. Наблюдения, для которых был получен такой исход классификации, называются '''ложно-отрицательными''' ('''false negativeFalse Negative''' {{---}} '''FN'''), а ошибка классификации называется '''ошибкой II рода'''.
Таким образом, ошибка I рода, или ложно-положительный исход классификации, имеет место, когда отрицательное наблюдение распознано моделью как положительное. Ошибкой II рода, или ложно-отрицательным исходом классификации, называют случай, когда положительное наблюдение распознано как отрицательное. Поясним это с помощью матрицы ошибок классификации:
187
правок

Навигация