İki sinifli təsnifat modelinin keyfiyyətini qiymətləndirmək üçün hansı metrikalar uyğundur?

İkili təsnifat modelinin keyfiyyətini qiymətləndirmək üçün aşağıdakı metriklər uyğundur:

• Dəqiqlik (Accuracy) — düzgün proqnozların nisbəti.
• Müsbət proqnozların dəqiqliyi (Precision) — proqnozlaşdırılan müsbətlərin nə qədər həqiqətən müsbət olduğu.
• Yadda saxlam (Recall) — bütün müsbət nümunələrin nə qədər düzgün tapıldığı.
• F1-score — dəqiqlik və yadda saxlamın harmonik ortalaması, balanssız sinflərdə faydalıdır.
• ROC-AUC — ROC əyrisinin sahəsi, siniflərin ayırma keyfiyyətini göstərir.

Sklearn istifadə edərək Python-da F1-score hesablaması nümunəsi:

from sklearn.metrics import f1_score

y_true = [0, 1, 1, 0, 1]
y_pred = [0, 1, 0, 0, 1]

score = f1_score(y_true, y_pred)
print(f"F1-score: {score}")