Рассмотрим алгоритм «Уверенный», который всегда говорит, что человек здоров. Допустим, есть данные 1000 человек. Из них 50 больны, а остальные здоровы. Составьте матрицу ошибок для этих данных и алгоритма «Уверенный»
Краткий ответ. Если положительный класс — «болен», а строки таблицы — реальность, столбцы — прогноз алгоритма, то:
| Фактически \ Прогноз | «Болен» | «Здоров» | Всего |
|---|---|---|---|
| Болен | 0 — TP | 50 — FN | 50 |
| Здоров | 0 — FP | 950 — TN | 950 |
| Всего | 0 | 1000 | 1000 |
То есть:
- TP = 0 — больных, которых алгоритм назвал больными, нет;
- FN = 50 — все больные ошибочно названы здоровыми;
- FP = 0 — никого лишнего не назвали больным;
- TN = 950 — всех здоровых алгоритм верно назвал здоровыми.
Почему так. Алгоритм «Уверенный» всегда отвечает «здоров». Значит, он ни разу не предсказал «болен». Поэтому в столбце «Болен» стоят нули. Но 50 реально больных человек он тоже записал в «здоровые» — это 50 ошибок. Остальные 950 человек действительно здоровы, поэтому для них ответ верный.
Проверка: \(0+50+0+950=1000\).
Доля верных ответов: \((0+950)/1000=95\%\). Но полнота по больным: \(0/(0+50)=0\), то есть алгоритм не находит ни одного больного — высокая общая точность здесь обманчива.
Если в вашем курсе положительным классом считают «здоров», то метки TP/TN/FP/FN меняются местами: TP = 950, FN = 0, FP = 50, TN = 0. Главное — явно указывать, что считается положительным классом.
