Анализ ошибок – это системный процесс, направленный на выявление, классификацию и оценку отклонений в работе моделей машинного обучения по сравнению с ожидаемыми результатами. Он включает в себя оценку ложноположительных и ложноотрицательных результатов, выявление закономерностей в ошибках предсказаний, анализ распределения ошибок по различным категориям данных и определение причин неточностей. Полученные результаты помогают оптимизировать архитектуру модели, настраивать гиперпараметры и улучшать качество обучающих данных.