Ի՞նչ մեթոդներ են հարմար բինարային դասակարգման մոդելի որակն գնահատելու համար։

Բնութագրական մոդելի որակն գնահատելու համար օգտագործվում են հետևյալ չափանիշները՝

• Ճշգրտություն (Accuracy) — ճիշտ կանխատեսումների մասնաբաժինը:
• Դրական կանխատեսումների ճշգրտություն (Precision) — կանխատեսված դրականների մեջ որքանով են իրականում դրական:
• Հիշողություն (Recall) — բոլոր դրական օրինակներից որքանով է ճիշտ հայտնաբերվել:
• F1-միջին (F1-score) — ճշգրտության և հիշողության հարմոնիկ միջինը, օգտակար է անհավասարակշռված դասերի դեպքում:
• ROC-AUC — ROC գծի մակերեսը, ցույց է տալիս դասերի բաժանման որակը:

Python-ում sklearn օգտագործելով F1-score հաշվարկելու օրինակ՝

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}")