Modelning yaxshi yoki yomon ekanligini qanday tushunish mumkin? Qaysi metrikalar mavjud va ular nima anglatadi?

Model sifatini baholash vazifaga (tasniflash, regressiya va boshqalar) va maqsadlarga bog‘liq. Asosiy mezonlar:

Tasniflash vazifalari uchun:

• To‘g‘ri javoblar (Accuracy) — umumiy hisobdan to‘g‘ri bashoratlar ulushi. Muvozanatli sinflar uchun yaxshi.
• Aniqlik (Precision) — bashorat qilingan ijobiylarning ichidan to‘g‘ri ijobiylar ulushi.
• Chaqirilish (Recall) — haqiqiy ijobiylarning ichidan to‘g‘ri topilganlar ulushi.
• F1-ball — aniqlik va chaqirilishning harmonik o‘rtachasi, ularni muvozanatlash.
• ROC-AUC — ROC egrichisining maydoni, sinflar ajralishini ko‘rsatadi.

Regressiya vazifalari uchun:

• MSE (O‘rtacha kvadrat xato) — katta farqlarga sezgir.
• MAE (O‘rtacha absolyut xato) — chiqindilarga nisbatan barqaror.
• R² (Aniqlik koeffitsienti) — model qanday dispersiyani tushuntirayotganini ko‘rsatadi.

Yaxshi model — bu test to‘plamida (sinovda) sifat mezonlari yuqori bo‘ladigan (masalan, tasniflash uchun yuqori to‘g‘ri javoblar va F1, regressiya uchun past xatolar) va faqat o‘quv to‘plamida emas, balki, ortiqcha moslashishni oldini olish uchun, yuqori natija ko‘rsatuvchi. Shuningdek, biznes kontekstini va mezonlar o‘rtasidagi muvozanatni hisobga olish muhim (masalan, ba’zan, to‘liqlik, to‘g‘ri javobdan muhimroq bo‘lishi mumkin).