Confusion Matrix

Расскажите про Confusion Matrix.

Confusion Matrix (матрица ошибок) — это инструмент, используемый для оценки производительности модели классификации. Она визуализирует, как модель классифицирует объекты по сравнению с их истинными метками. Матрица состоит из четырех различных комбинаций предсказанных и истинных классов:

True Positive (TP): Количество правильно классифицированных положительных случаев.
True Negative (TN): Количество правильно классифицированных отрицательных случаев.
False Positive (FP): Количество отрицательных случаев, ошибочно классифицированных как положительные.
False Negative (FN): Количество положительных случаев, ошибочно классифицированных как отрицательные.

Структура матрицы обычно следующая:

	Предсказано Положительным	Предсказано Отрицательным
Истинно Положительный	True Positive (TP)	False Negative (FN)
Истинно Отрицательный	False Positive (FP)	True Negative (TN)