Методика: Матрица ошибок онлайн: точность, полнота и F-мера с подстановкой чисел

Страница расчёта: открыть инструмент

Формула

Доля верных = \frac{T P + T N}{N}, N = T P + F P + F N + T N

Точность = \frac{T P}{T P + F P} Полнота = \frac{T P}{T P + F N} Специфичность = \frac{T N}{T N + F P}

Доля ложных тревог = \frac{F P}{F P + T N} Доля пропусков = \frac{F N}{F N + T P} Прогностичность « нет » = \frac{T N}{T N + F N} Доля ложных обнаружений = \frac{F P}{T P + F P}

F_{1} = \frac{2 Точность \cdot Полнота}{Точность + Полнота} F_{β} = \frac{( 1 + β ^{2} ) Точность \cdot Полнота}{β ^{2} Точность + Полнота}

MCC = \frac{T P \cdot T N - F P \cdot F N}{( T P + F P ) ( T P + F N ) ( T N + F P ) ( T N + F N )}

Как выполняется расчёт

Введите TP, FP, FN, TN — целые числа, каждое от нуля и выше.
Сравните подстановку в таблице с ручным расчётом — строчка в строчку, как в отчёте.
Если один тип ошибок дороже — подвигайте ползунок β у F-меры.
Нажмите «Скопировать в отчёт»: markdown-таблица матрицы и метрик уже в буфере.

Ограничения и допущения

Всё посчитано для одной модели и одного положительного класса. Для многоклассовой задачи нужны макро- и микроусреднения — этот калькулятор их не делает.
ROC-AUC здесь не считается: ему нужны вероятности и пороги, а матрица — только финальные ответы.
Любую метрику стоит доверять, только если тестовая выборка собрана случайно и представляет вашу задачу.

Источники