Quando si valutano le prestazioni di un modello di classificazione, si possono utilizzare diverse metriche, ma tre delle più comuni sono la precisione, il richiamo e il punteggio F1.
Precisione:
La precisione misura l'accuratezza delle previsioni positive fatte dal modello. È calcolata come il rapporto tra le previsioni vere e positive e il numero totale di previsioni positive (veri positivi falsi positivi). In termini semplici, la precisione risponde alla domanda: "Di tutti gli elementi che il modello ha previsto come positivi, quanti erano effettivamente positivi?". Una precisione elevata significa che quando il modello predice qualcosa come positivo, di solito è corretto.
Richiamo:
Il richiamo misura la capacità del modello di identificare correttamente tutte le istanze positive. È calcolato come il rapporto tra le previsioni di veri positivi e il numero totale di istanze positive effettive (veri positivi falsi negativi). In sostanza, il richiamo risponde alla domanda: "Di tutte le istanze effettivamente positive, quante ne ha identificate correttamente il modello?". Un richiamo elevato indica che il modello è in grado di identificare la maggior parte delle istanze positive.
Punteggio F1:
Il punteggio F1 è la media armonica di precisione e richiamo. Fornisce un singolo punteggio che bilancia sia la precisione che il richiamo. Questo punteggio è particolarmente utile quando si vuole 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 queste metriche insieme. Ad esempio, un modello con un'alta precisione ma un basso richiamo potrebbe essere troppo cauto nel fare previsioni positive, mentre un modello con un alto richiamo ma una bassa precisione potrebbe essere troppo liberale nel fare previsioni positive. Il punteggio F1 aiuta a trovare un equilibrio tra queste due metriche.
Inoltre, a seconda del problema specifico e dei requisiti, altre metriche come l'accuratezza, la specificità, la curva ROC (curva caratteristica di funzionamento del ricevitore) e l'AUC (area sotto la curva ROC) potrebbero essere utili per valutare le prestazioni del modello.
