İki sinifli təsnifat modeli keyfiyyət göstəricilərini və onların fərqlərini sadalayın?

İkili təsnifat modeli üçün əsas keyfiyyət göstəriciləri və onların fərqləri:

• Dəqiqlik (Accuracy) — düzgün təsnif edilən obyektlərin nisbəti (həm müsbət, həm də mənfi). Tarazlı sinflər üçün yaxşıdır.

• Dəqiqlik (Precision) — modelin müsbət kimi təxmin etdiyi bütün nümunələr arasında həqiqətən müsbət olanların nisbəti. Yalan müsbətlərin kritik olduğu hallarda vacibdir.

• Yadda saxla (Recall) — həqiqətən müsbət olanların içində model tərəfindən düzgün tapılanların nisbəti. Müsbət halları qaçırmamaq üçün vacibdir.

• F1-qiyməti — Dəqiqlik və Yadda saxla-nın harmonik ortalaması, ikisini balanslaşdırır.

• ROC-AUC — ROC əyrisinin sahəsi, modelin müxtəlif sərhədlərdə sinifləri ayırma qabiliyyətini göstərir.

• Log Zərər (Log Loss) — ehtimal proqnozlarının keyfiyyətini ölçən, özünə güvənən, lakin səhv proqnozları cəzalandıran metr.

Vəzifəyə görə metrik seçimi: məsələn, xəstəlik diaqnozunda, Yadda saxla vacibdir ki, xəstələri qaçırmasın, spamda isə Dəqiqlik önəmlidir ki, normal e-poçtları bloklamasın.