Кадом метрикҳо барои арзёбии сифати модели класификатсияи дугона мувофиқанд?

Барои арзёбии сифати модели дуҳонагии класификатсия, метрикҳои зерин мувофиқанд:

• Дақиқӣ (Accuracy) — нисбати пешгӯии дуруст.
• Дақиқии мусбат (Precision) — чанд дар байни пешгӯии мусбат воқеан мусбат аст.
• Бозгашт (Recall) — чанд дар байни ҳамаи намунаҳои мусбат дуруст муайян шудааст.
• F1-score — миёнаи гармоникии дақиқӣ ва бозгашт, дар синфҳои номутавозин кӯмак мекунад.
• ROC-AUC — майдони зери графикаи ROC, сифати ҷудо кардани синфҳоро нишон медиҳад.

Масалан, ҳисоб кардани F1-score дар Python бо истифодаи sklearn:

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}")