Введение
В этом проекте вы научитесь реализовывать матрицу ошибок, которая является фундаментальным инструментом для оценки производительности классификационного модели. Матрица ошибок предоставляет детальное разбиение предсказаний модели, позволяя вам определить области для улучшения и получить ценные инсайты о сильных и слабых сторонах модели.
🎯 Задачи
В этом проекте вы научитесь:
- Как реализовать функцию
confusion_matrix
для вычисления матрицы ошибок для классификационной задачи - Как протестировать и усовершенствовать функцию
confusion_matrix
для обработки крайних случаев и повышения ее надежности - Как документировать функцию
confusion_matrix
, чтобы сделать ее более пользователь-friendly и легче понять - Как интегрировать функцию
confusion_matrix
в более крупный проект машинного обучения и использовать ее для оценки производительности классификационной модели
🏆 Достижения
После завершения этого проекта вы сможете:
- Вычислять и интерпретировать матрицу ошибок для классификационной задачи
- Применять методы обработки крайних случаев и повышения надежности функции
- Реализовывать лучшие практики по документированию и повышению пользователь-friendliness кода
- Применять матрицу ошибок в контексте более крупного проекта машинного обучения