Ikki sinflash modelining sifatini baholash uchun qaysi metrikalar mos keladi?

Ikki sinfli tasnif modelining sifatini baholash uchun quyidagi mezonlar mos keladi:

• To'g'rilik (Accuracy) — to'g'ri bashoratlar ulushi.
• Ijobiy bashoratlar to'g'riligi (Precision) — bashorat qilingan ijobiylar ichidan haqiqatan ham ijobiylar qancha.
• Qaytarish (Recall) — barcha ijobiy misollarning qanchasi to'g'ri aniqlangan.
• F1-Score — precision va recall ning garmonik o'rtachasi, muvozanatsiz sinflarda foydalidir.
• ROC-AUC — ROC egri chizig'ining maydoni, sinflar ajratish sifatini ko'rsatadi.

Sklearn yordamida Python da F1-score hisoblash misoli:

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}")