Простыми словами, точность означает, сколько раз наш классификатор предсказал правильный вывод, деленный на общее количество точек данных в нашем наборе. Матрица путаницы Хотя точность выглядит неплохо, она не дает нам четкой картины того, обрабатывались ли и как обрабатывались разные классы. В некоторых сценариях нас устраивает общая точность, тогда как в некоторых сценариях стоимость неправильной классификации одной точки данных огромна. Например, в сценарии, когда банк..