Ի՞նչ դասակարգման որակի չափանիշներ կան։

Բազմակողմանի դասակարգման որակն գնահատելու համար հաճախ օգտագործվում են հետևյալ չափանիշները՝

• Նշանառություն (Accuracy) — ճիշտ դասակարգված օբյեկտների բաժին (ինչպես դրական, այնպես էլ բացասական) ընդհանուր թվի նկատմամբ:
• Դրական դասի ճշգրտություն (Precision) — ճիշտ կանխատեսված դրական օբյեկտների բաժինը բոլոր այն օբյեկտների մեջ, որոնք մոդելը դասել է որպես դրական:
• Հիշողություն (Recall) — ճիշտ հայտնաբերված դրական օբյեկտների բաժինը բոլոր իրական դրականների նկատմամբ:
• F1-score — ճշգրտության և հիշողության հարմոնիկ միջինը, որը հավասարակշռում է երկուսին:
• ROC-AUC — ROC գծի տակ գտնվող մակերեսը, որը ցույց է տալիս դասակարգերի տարբեր շեմերով բաժանման որակը:

Օրինակ, եթե մոդելը կանխատեսում է հիվանդություն, ապա ճշգրտությունը ցույց կտա, թե որքան հաճախ դրական կանխատեսումը ճիշտ է, իսկ հիշողությունը՝ քանի հիվանդ է կարողանում հայտնաբերել։