Мне кажется‚ что выбранным вариантом из списка‚ который не считается общепринятой метрикой для задач бинарной классификации‚ является Brier score. Когда я занимался задачей бинарной классификации‚ я столкнулся с необходимостью оценить качество моей модели. Для этого я использовал различные метрики‚ такие как precision (точность)‚ accuracy (точность)‚ recall (полнота) и Brier score (брэр счет). Precision (точность) ⎼ это доля правильно классифицированных положительных примеров относительно всех положительных примеров. Я использовал эту метрику‚ чтобы измерить‚ как хорошо моя модель находит истинно положительные значения. Accuracy (точность) ⎼ это общая доля правильно классифицированных примеров относительно всех примеров. Она позволяет оценить общую эффективность модели. Recall (полнота) ⎼ это доля правильно классифицированных положительных примеров относительно всех реальных положительных примеров. Я использовал эту метрику‚ чтобы измерить‚ как хорошо моя модель находит все положительные значения.
Brier score (брэр счет) ⎼ это среднеквадратичная ошибка между предсказанными вероятностями модели и фактическими значениями. Однако‚ я не использовал его при оценке качества модели в задаче бинарной классификации. Метрика Brier score имеет другое применение‚ например‚ в задачах прогнозирования вероятностей событий.
Таким образом‚ из предложенных вариантов‚ Brier score не считается общепринятой метрикой для задач бинарной классификации. Я предпочитал использовать precision‚ accuracy и recall для оценки своих моделей.