Milyen bináris osztályozási metrikákat ismer? Minden egyes előnyei és hátrányai.

A bináris osztályozás fő mérőszámai:

1. Pontosság (Accuracy)

   • Helyesen osztályozott objektumok aránya.
   • Előny: egyszerű és intuitív.
   • Hátrány: rosszul működik kiegyensúlyozatlan osztályok esetén.

2. Pontosság (Pozitív előrejelzések pontossága)

   • Az igaz pozitívok aránya az összes előrejelzett pozitív között.
   • Előny: fontos, ha a hamis pozitív hibák kritikusak.
   • Hátrány: nem veszi figyelembe a kihagyott pozitívokat.

3. Emlékezet (Recall)

   • A modell által megtalált igaz pozitívok aránya az összes valódi pozitívhoz képest.
   • Előny: fontos, ha a pozitívak kihagyása kritikus.
   • Hátrány: magas lehet sok hamis pozitív esetén.

4. F1-score

   • A pontosság és az emlékezet harmonikus átlaga.
   • Előny: kiegyensúlyozza a pontosságot és az érzékenységet.
   • Hátrány: nem veszi figyelembe a valódi negatívokat.

5. ROC AUC (Terület az ROC-görbe alatt)

   • Értékeli a modell képességét a osztályok megkülönböztetésére különböző küszöböknél.
   • Előny: független a klasszifikációs küszöbtől.
   • Hátrány: kevésbé informatív lehet erős egyensúlyhiány esetén.

6. Zavaró mátrix

   • Megmutatja a TP, FP, TN, FN értékeket részletes elemzéshez.

A metrika kiválasztása a feladattól és attól függ, mely hibák kritikusabbak — kihagyások vagy hamis riasztások.