Tasniflash sifatining qanday o'lchovlari mavjud?

Ikki sinfiy klasifikatsiyasining sifatini baholash uchun ko'pincha quyidagi mezonlar ishlatiladi:

• To'g'rilik (Accuracy) — umumiy sonidan to'g'ri tasniflangan ob'ektlar ulushi (musbat va manfiylar).
• Ijobiy sinf uchun aniqlik (Precision) — model tomonidan ijobiy deb tasniflangan ob'ektlarning ichida haqiqatan ijobiy bo'lganlarning ulushi.
• Yodgorlik (Recall) — barcha haqiqiy ijobiylar ichidan to'g'ri aniqlanganlarning ulushi.
• F1-balli — precision va recall o'rtasidagi harmonik o'rtacha, ular orasida muvozanatni ta'minlaydi.
• ROC-AUC — ROC egri chizig'i ostidagi maydon, turli chegaralarda sinflar ajralishini ko'rsatadi.

Masalan, agar model kasallikni bashorat qilsa, precision ijobiy prognozning qanchalik to'g'ri ekanligini ko'rsatadi, recall esa qancha bemorni aniqlay olishini.