Metriche chiave per i modelli di classificazione

Aggiornato su September 02, 2024 2 minuti a leggere

Quando si valuta la prestazione di un modello di classificazione, è possibile utilizzare diversi parametri, ma tre dei più comuni sono la precisione, il richiamo e il punteggio F1.

Precisione:

La precisione misura l’accuratezza delle previsioni positive effettuate dal modello. Viene calcolato come il rapporto tra previsioni positive vere e numero totale di previsioni positive (veri positivi + falsi positivi). In termini semplici, la precisione risponde alla domanda: “Di tutti gli elementi che il modello prevedeva come positivi, quanti erano effettivamente positivi?”. Alta precisione significa che quando il modello prevede qualcosa di positivo, solitamente è corretto.

Ricordiamo:

Il richiamo misura la capacità del modello di identificare correttamente tutte le istanze positive. Viene calcolato come il rapporto tra previsioni positive vere e numero totale di casi positivi effettivi (veri positivi + falsi negativi). In sostanza, il ricordo risponde alla domanda: “Di tutti gli elementi positivi effettivi, quanti il ​​modello ha identificato correttamente?”. Un elevato ricordo indica che il modello può identificare la maggior parte dei casi positivi.

Punteggio F1:

Il punteggio F1 è la media armonica di precisione e richiamo. Fornisce un singolo punteggio che bilancia sia la precisione che il ricordo. Questo punteggio è particolarmente utile quando si desidera trovare un equilibrio tra precisione e richiamo o quando le classi sono sbilanciate. Il punteggio F1 varia da 0 a 1, dove un valore più alto indica prestazioni migliori.

Quando si valuta un modello di classificazione, è importante considerare questi parametri insieme. Ad esempio, un modello con alta precisione ma basso ricordo potrebbe essere eccessivamente cauto nel fare previsioni positive, mentre un modello con alto ricordo ma bassa precisione potrebbe essere troppo liberale nel prevedere positivi. Il punteggio F1 aiuta a trovare un equilibrio tra questi due parametri.

Inoltre, a seconda del problema e dei requisiti specifici, anche altri parametri come accuratezza, specificità, curva ROC (curva caratteristica operativa del ricevitore) e AUC (area sotto la curva ROC) potrebbero essere utili per valutare le prestazioni del modello.