In diesem Seminar bringe ich Ihnen die Konfusion-Tabelle näher. Viele Anwender haben ein Problem damit, die Zahlen dieser Tabelle richtig zu lesen. Zahlreiche Begriffe wie Sensitivität, Spezifität, "False Positive" u. a. erschweren den Zugang zu dieser scheinbar komplexen Tabelle. Dabei sind "False Postive Raten" bei der Beurteilung von Krankheiten mindesten genauso wichtig wie ein negatives Untersuchungsergebnis. Die Konfusion-Tabelle gibt dazu eine detaillierte Auskunft. Sie ist aber auch wichtig bei der Analyse nicht-balancierter Daten. So wird z. B. nur ein geringer Teil der Kunden bestellen. Ähnliches gilt auch für den Zahlungsausfall und andere Ereignisse. Hier hilft die Konfusion-Tabelle bei der Optimierung eines Modells.