Based on a confusion matrix (see, for example, [1]}) obtained for a fixed classification threshold \(\tau \) , the true positives (TP), false positives (FP), true negatives (TN), and false negatives (FN) are counted across all prediction cases \(i=1,\ldots ,n\) . Then the classification error rate can be obtained as \(\frac{FN + FP}{n}\) . Conversely, the rate of correct classifications is given by \(\frac{TN + TP}{n}= 1 - \frac{FN + FP}{n}\) .

На основе матрицы ошибок (см., например, [1]) полученной для фиксированного порога классификации \(\tau\), истинно положительные (TP), ложно положительные (FP), истинно отрицательные (TN) и ложно отрицательные (FN) значения подсчитываются для всех случаев предсказаний \(i=1,\ldots,n\). Тогда коэффициент ошибки классификации может быть получен как \(\frac{FN + FP}{n}\). Соответственно, коэффициент правильной классификации задается формулой \(\frac{TN + TP}{n}= 1 - \frac{FN + FP}{n}\).