Я сделал небольшое исследование на тему метрик для мультиклассовой классификации и хочу поделиться своими выводами с вами. Метрика ― это инструмент, который позволяет оценить качество модели машинного обучения. Для мультиклассовой классификации существует несколько метрик, но наиболее популярные из них ― Recall, F1-score, Accuracy и Precision.Давайте начнем с метрики Recall. Recall показывает, как много из представленных модели положительных примеров (т.е. положительно классифицированных) действительно было корректно определено. Важно отметить, что Recall измеряет способность модели обнаруживать положительные примеры, независимо от того, правильно ли она классифицировала отрицательные примеры. Recall вычисляется как отношение числа истинно положительных примеров к сумме истинно положительных и ложно отрицательных примеров.
Вторая метрика, о которой хотелось бы рассказать ‒ F1-score. F1-score представляет собой гармоническое среднее Precision и Recall и предоставляет более сбалансированный взгляд на качество модели классификации. Высокое значение F1-score указывает на высокую точность и полноту классификации модели.
Accuracy, третья метрика, измеряет общую точность модели классификации. Она вычисляется как отношение числа правильно классифицированных примеров к общему числу примеров. Accuracy может быть полезна в случаях, когда каждый класс имеет примерно одинаковое количество представленных примеров.
Наконец, Precision измеряет долю правильно классифицированных положительных примеров относительно всех положительных примеров, классифицированных моделью. Precision полезна в случаях, когда ложноположительные результаты могут иметь серьезные последствия.
Итак, к какой метрике основана метрика для мультиклассовой классификации? Верный ответ⁚ нет однозначно ″правильной″ метрики. Каждая из перечисленных метрик предоставляет разные аспекты качества модели мультиклассовой классификации и может быть использована в зависимости от конкретной задачи и требований. Важно выбирать метрику, которая наилучшим образом соответствует цели вашей модели и оценивает ее способность корректно классифицировать примеры.