Під час оцінки продуктивності моделі класифікації можна використовувати кілька показників, але три найпоширеніші – це точність, запам’ятовування та оцінка F1.
Точність:
Точність вимірює точність позитивних прогнозів, зроблених моделлю. Він обчислюється як відношення справді позитивних прогнозів до загальної кількості позитивних прогнозів (справжні позитивні + хибні позитивні). Простими словами, точність відповідає на запитання: «Скільки з усіх елементів, які модель передбачила як позитивні, були насправді позитивними?». Висока точність означає, що коли модель прогнозує щось позитивне, це зазвичай правильно.
Нагадуємо:
Відкликання вимірює здатність моделі правильно ідентифікувати всі позитивні випадки. Він обчислюється як відношення справді позитивних прогнозів до загальної кількості фактичних позитивних випадків (справжні позитивні + хибні негативні). По суті, пригадування відповідає на запитання: «Скільки з усіх фактичних позитивних елементів модель правильно визначила?». Високий рівень запам'ятовування вказує на те, що модель може визначити більшість позитивних випадків.
Оцінка F1:
Оцінка F1 є середнім гармонійним значенням точності та запам’ятовування. Він забезпечує єдину оцінку, яка врівноважує як точність, так і запам’ятовування. Ця оцінка особливо корисна, коли ви хочете знайти баланс між точністю та запам’ятовуванням або коли класи незбалансовані. Оцінка F1 коливається від 0 до 1, де вище значення вказує на кращу продуктивність.
Оцінюючи модель класифікації, важливо розглядати ці показники разом. Наприклад, модель з високою точністю, але низькою запам’ятовуваністю може бути надто обережною у створенні позитивних прогнозів, тоді як модель з високою пригадуванням, але низькою точністю може бути надто вільною у прогнозуванні позитивних результатів. Оцінка F1 допомагає знайти баланс між цими двома показниками.
Крім того, залежно від конкретної проблеми та вимог, інші показники, такі як точність, специфічність, крива ROC (крива робочих характеристик приймача) і AUC (площа під кривою ROC) також можуть бути цінними для оцінки продуктивності моделі.
