---
title: Confusion Matrix
seo:
  title: Confusion Matrix — Data Scientist
  description: Тема «Confusion Matrix» для собеседования Data Scientist. Расскажите про Confusion Matrix.
---

[Все темы Data Scientist](/data-scientist)

## <strong>Расскажите про Confusion Matrix.</strong> [#q-14bee738d69b81acb0f8c42b6fd08500]

<code>Confusion Matrix &#40;матрица ошибок&#41;</code> — 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&#58;

1. <strong>True Positive (TP)</strong>&#58; Количество правильно
   классифицированных положительных случаев.

1. <strong>True Negative (TN)</strong>&#58; Количество правильно
   классифицированных отрицательных случаев.

1. <strong>False Positive (FP)</strong>&#58; Количество отрицательных случаев,
   ошибочно классифицированных как положительные.

1. <strong>False Negative (FN)</strong>&#58; Количество положительных случаев,
   ошибочно классифицированных как отрицательные.

<strong>Структура матрицы обычно следующая&#58;</strong>

|                                        | <strong>Предсказано Положительным</strong> | <strong>Предсказано Отрицательным</strong> |
| -------------------------------------- | ------------------------------------------ | ------------------------------------------ |
| <strong>Истинно Положительный</strong> | True Positive (TP)                         | False Negative (FN)                        |
| <strong>Истинно Отрицательный</strong> | False Positive (FP)                        | True Negative (TN)                         |

:::note[Ссылки для изучения]

1. [Метрики в машинном обучении](https://shakhbanov.org/metriki-v-mashinnom-obuchenii/)
   :::