Введение: В мире общения по электронной почте обнаружение спама играет решающую роль в фильтрации нежелательных сообщений. Модели машинного обучения могут использоваться для автоматической идентификации и классификации электронных писем как спама или законных. В этой статье мы рассмотрим оценку модели обнаружения спама с использованием ключевых показателей производительности, таких как точность, полнота, оценка F1, матрица путаницы и AUC ROC. Пример: Давайте рассмотрим сценарий, в..

Матрица путаницы — это метод измерения производительности для классификации машинного обучения. Это своего рода таблица, которая помогает вам узнать производительность модели классификации на наборе тестовых данных, для которых известны истинные значения. Сам термин «матрица путаницы» очень прост, но связанная с ним терминология может немного сбивать с толку. Здесь дается простое объяснение этой техники. Понимание TP, TN, FP и FN в матрице путаницы TP: True Positive: предсказанные..