Здравствуйте! Моя статья будет посвящена вопросу о том, на чем основана метрика для мультиклассовой классификации․В машинном обучении и анализе данных, когда речь идет о классификации, метрики используются для оценки качества модели․ Метрика, выбранная для оценки мультиклассовой классификации, должна быть специально адаптированной для работы с несколькими классами․Из предложенных вариантов ответов ⏤ Recall, F1-score, Accuracy и Precision ⏤ только три из них предназначены для работы с мультиклассовой классификацией ― это Recall, F1-score и Accuracy․
Начнем с метрики ″Recall″․ Recall измеряет способность модели обнаружить все положительные классы при классификации․ Он вычисляется как отношение числа истинных положительных случаев к суммарному числу истинных положительных и ложных отрицательных случаев․ Вес каждого класса считается одинаковым, и Recall предоставляет информацию о полноте модели․ Дальше идет метрика ″F1-score″․ F1-score является сбалансированной метрикой, которая сочетает в себе Recall и Precision․ F1-score вычисляется как гармоническое среднее между Precision и Recall․ F1-score учитывает как полноту, так и точность модели, делая ее лучшим выбором для моделей, которые нуждаются в сбалансированной оценке․ ″Accuracy″ ⏤ это метрика, которая определяет, насколько точно модель классифицирует объекты․ Она определяется как отношение числа верно классифицированных объектов ко всем объектам․ Наконец, ″Precision″ ⏤ это метрика, которая оценивает точность модели в определении положительных случаев․ Она вычисляется как отношение числа истинных положительных случаев к суммарному числу истинных положительных и ложных положительных случаев․ Precision дает представление о том, насколько точно модель классифицирует положительные случаи․ В конечном итоге, для мультиклассовой классификации самой подходящей метрикой будет ″Accuracy″․ Она оценивает общую точность модели и учитывает все классы․ Однако, для поддержания сбалансированности и рассмотрения полноты и точности модели, рекомендуется также использовать метрики ″Recall″ и ″F1-score″․
Вот таким образом, на основании этих метрик выбирается оценка для мультиклассовой классификации․