Confusion Matrix
Une matrice de confusion présente les prédictions d'un classifieur face aux vraies étiquettes sous forme de comptages TP/FP/TN/FN en matrice ; c'est le fondement de l'évaluation de classification.
Objectif
Évaluer de manière exhaustive les performances du classifieur par classe et calculer précision/rappel/F1.
Mécanisme
Les lignes sont les classes vraies et les colonnes les classes prédites ; la diagonale contient les classifications correctes et les cellules hors diagonale les erreurs. Cas binaire : TP (vrai positif), FP (faux positif), TN (vrai négatif), FN (faux négatif). Le multiclasse s'étend à une matrice N×N.
Cas d’usage
- Évaluation de classification
- Calcul de métriques
- Diagnostic de modèles