Jaké metriky kvality klasifikace existují?

Pro hodnocení kvality binární klasifikace se často používají následující metriky:

• Přesnost (Accuracy) — podíl správně klasifikovaných objektů (pozitivních i negativních) z celkového počtu.
• Přesnost pozitivního třídy (Precision) — podíl správně předpovězených pozitivních objektů ze všech, které model označil za pozitivní.
• Recall (Citlivost) — podíl správně nalezených pozitivních objektů z všech skutečných pozitivních.
• F1-score — harmonický průměr mezi přesností a recall, který je vyvážený.
• ROC-AUC — plocha pod ROC křivkou, ukazuje kvalitu oddělení tříd při různých prahových hodnotách.

Například, pokud model předpovídá nemoc, přesnost ukáže, jak často je pozitivní předpověď správná, a recall, kolik nemocných dokáže odhalit.