Bewertung binärer Klassifikatoren

term_id: evaluation_of_binary_classifiers

Category: basic_concepts

Definition

Dieses Feld umfasst die Analyse von Metriken wie Genauigkeit (Accuracy), Präzision, Recall, F1-Score und der Fläche unter der ROC-Kurve (AUC-ROC). Es hilft dabei zu bestimmen, wie gut ein Modell die Unterscheidung zwischen den beiden Klassen bewerkstelligt.

Summary

Der Prozess zur Bewertung der Leistung von Machine-Learning-Modellen, die eines von zwei möglichen Ergebnisse vorhersagen.

Key Concepts

  • Konfusionsmatrix
  • Präzision-Recall-Abwägung
  • ROC-Kurve
  • F1-Score

Use Cases

  • Medizinische Krankheitsscreenings
  • Spam-E-Mail-Filterung
  • Kreditrisikobewertung

Code Example

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from sklearn.metrics import classification_report
print(classification_report(y_true, y_pred))

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