Изменения
→Общие понятия: Обновление конспекта (Часть 2): про бинарную классификацию и CM
* '''FN''' — false negative: классификатор неверно утверждает, что объект не принадлежит к рассматриваемому классу.
Здесь про TP, TN, FP, FN и понятия, через них выражающиеся, мы говорим в рамках одного класса бинарной классификации. То есть, в такой системе подразумевается, что реальное количество объектов класса 0 (для бинарного случая 0/1) может выражаться как <math>TP₀ + FN₀ = FP₁ + TN₁</math> '''Confusion matrix''' ('''матрица ошибок / несоответствий/ потерь, CM''') наглядно показывает суть этих показателей— квадратная матрица размера k × k, где <tex>CM_{t,c}</tex> — число объектов класса <math>t</math>,которые были квалифицированны как класс <math>c</math>, а <math>k</math> — число классов. Значения ячеек CM могут быть вычислены по формуле:<tex>CM(y, \hat{y})_{t,c} =\displaystyle\sum_{i = 1}^{n}[(y_i = t) ∧ (\hat{y_i} = c)]</tex>, где <tex>y_i</tex> - реальный класс объекта, а <tex>\hat{y_i}</tex> - предсказанный. Для бинарного случая:
{| class="wikitable" style="text-align: center;"
|-
