Я считаю, что из перечисленных метрик для задач мультиклассовой классификации с несбалансированными классами не считается общепринятой метрикой между F1 score, Accuracy, ROC и Cohen’s Kappa score. Верный ответ ― ROC.Сначала я попробовал использовать метрику F1 score. Она является средним гармоническим между precision (точность) и recall (полнота). F1 score показывает баланс между точностью и полнотой модели. В случае несбалансированных классов, когда один класс значительно превосходит другие, F1 score может дать неправильное представление о качестве модели. Если модель недостаточно хорошо обнаруживает редкий класс, F1 score будет низким, даже если модель дает хороший результат на остальных классах.
Accuracy ― это метрика, которая измеряет долю правильных предсказаний модели. Но в случае несбалансированных классов, высокая точность может быть обманчива, потому что модель может просто предсказывать наиболее часто встречающийся класс и все равно получать высокий показатель accuracy.
Сohen’s Kappa score ౼ это метрика, которая измеряет согласованность между предсказаниями модели и истинными значениями, учитывая случайную согласованность; Она более устойчива к несбалансированным классам, чем Accuracy, но все же может быть влияние отношений между классами, особенно в случае сильно несбалансированных классов.
ROC ౼ это график, который показывает отношение между true positive rate и false positive rate при изменении порогового значения классификации. Он обычно используется в задачах бинарной классификации для оценки качества модели. В задачах мультиклассовой классификации с несбалансированными классами, ROC не является общепринятой метрикой.
В конечном итоге, выбор метрики зависит от конкретной задачи и обстоятельств. Но в случае мультиклассовой классификации с несбалансированными классами, общепринятой метрикой не считается ROC.