[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
Podstawą do obliczania metryk w uczeniu maszynowym jest macierz pomyłek. Pokazuje ona, ile przykładów testowych zostało sklasyfikowanych przez model poprawnie, a ile błędnie, dzieląc je na cztery kategorie: prawdziwie pozytywne (TP), prawdziwie negatywne (TN), fałszywie pozytywne (FP) i fałszywie negatywne (FN). [eduexe-source]21:2[/eduexe-source]