При оценке эффективности модели классификации можно использовать несколько показателей, но три из наиболее распространенных — это точность, напоминаемость и оценка F1.
Точность:
Точность измеряет точность положительных прогнозов, сделанных моделью. Он рассчитывается как отношение истинно положительных прогнозов к общему количеству положительных прогнозов (истинно положительные + ложноположительные). Проще говоря, точность отвечает на вопрос: «Из всех элементов, которые модель предсказала как положительные, сколько на самом деле были положительными?». Высокая точность означает, что когда модель предсказывает что-то положительное, это обычно верно.
Отзывать:
Напомним, измеряет способность модели правильно идентифицировать все положительные случаи. Он рассчитывается как отношение истинно положительных прогнозов к общему количеству фактически положительных случаев (истинно положительные + ложно отрицательные). По сути, припоминание отвечает на вопрос: «Сколько из всех реальных положительных элементов модель правильно определила?». Высокий уровень отзыва указывает на то, что модель может идентифицировать большинство положительных случаев.
Оценка F1:
Оценка F1 представляет собой среднее гармоническое значение точности и полноты. Он обеспечивает единый балл, который сочетает в себе точность и полноту. Эта оценка особенно полезна, когда вы хотите найти баланс между точностью и полнотой или когда классы несбалансированы. Оценка F1 варьируется от 0 до 1, где более высокое значение указывает на лучшую производительность.
При оценке модели классификации важно рассматривать эти показатели вместе. Например, модель с высокой точностью, но низкой воспроизводимостью может быть чрезмерно осторожной при составлении положительных прогнозов, в то время как модель с высокой полнотой, но низкой точностью может быть слишком либеральной в прогнозировании положительных результатов. Оценка Формулы-1 помогает найти баланс между этими двумя показателями.
Кроме того, в зависимости от конкретной проблемы и требований, другие показатели, такие как точность, специфичность, кривая ROC (кривая рабочей характеристики приемника) и AUC (площадь под кривой ROC), также могут быть полезны для оценки производительности модели.
