Milliseid binaarklassifitseerimise mõõdikuid teate? Igaühe eelised ja puudused.

Põhijooned binaarse klassifikatsiooni kohta:

1. Täpsus (Accuracy)

   • Õigesti klassifitseeritud objektide osakaal.
   • Eelis: lihtne ja intuitiivne.
   • Puudus: ei tööta hästi tasakaalustamata klasside puhul.

2. Preciseeritus (Positiivsete ennustuste täpsus)

   • Õige positiivide osakaal kõigist ennustatud positiivsetest.
   • Eelis: oluline, kui vale-positiivsed on kriitilised.
   • Puudus: ei arvesta vahele jäänud positiivseid.

3. Meenutamine (Recall)

   • Modelliga leitud tõeliste positiivsete osakaal kõigist tõelistest positiivsetest.
   • Eelis: oluline, kui positiivsete vahele jätmine on kriitiline.
   • Puudus: võib olla kõrge paljude vale-positiivsete korral.

4. F1-skoor

   • Harmooniline keskmine täpsusest ja meenutamisest.
   • Eelis: tasakaalustab täpsust ja tundlikkust.
   • Puudus: ei arvesta tõelisi negatiivseid.

5. ROC AUC (Pindala ROC kõvera all)

   • Hinnang mudeli võimele eristada klasse erinevate lävendi väärtuste korral.
   • Eelis: sõltumatu klassifikatsiooni lävendist.
   • Puudus: võib olla vähem informatiivne tugeva ebavõrdsuse korral.

6. Segamismaatriks

   • Näitab TP, FP, TN, FN detailseks analüüsiks.

Mõõdiku valik sõltub ülesandest ja sellest, millised vead on kriitilisemad — vahelejätmised või valehäired.