Confusion Matrix
Eine Konfusionsmatrix stellt Vorhersagen eines Klassifikators gegenüber den wahren Labels als TP/FP/TN/FN-Zählungen in Matrixform dar; sie ist die Grundlage der Klassifikationsevaluation.
Zweck
Die Leistung eines Klassifikators je Klasse umfassend bewerten und Precision/Recall/F1 berechnen.
Mechanismus
Zeilen sind die wahren Klassen, Spalten die vorhergesagten; die Diagonale enthält korrekte Klassifikationen, Zellen außerhalb der Diagonale Fehler. Binärfall: TP (True Positive), FP (False Positive), TN (True Negative), FN (False Negative). Multiklasse erweitert zu einer N×N-Matrix.
Anwendungsfälle
- Klassifikationsevaluation
- Metrikberechnung
- Modelldiagnose