Ике классты классификация моделинин сапатын баалоо үчүн кайсы метрикалар ылайыктуу?

Бинардык классификация моделинин сапатын баалоо үчүн төмөнкү метрикалар ылайыктуу:

• Тууралык (Accuracy) — туура болуучу алдын-ала айтылгандарды бөлүштүрүү.
• Позитивдүү алдын-ала айтылгандардын тактыгы (Precision) — алдын-ала айтылган позитивдердин ичинен чын эле позитивдер канча.
• Эске алуу (Recall) — бардык позитивдердин ичинен модел туура аныктагандар канча.
• F1-скор — тактык жана эске алуу ортосундагы гармоникалык орточо, тең салмаксыз класстарда пайдалуу.
• ROC-AUC — ROC графигинин аянты, класстарды бөлүү сапатын көрсөтөт.

Pythonда sklearn колдонуп F1-скорду эсептөө мисалы:

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-скор: {score}")