Evaluasi klasifier biner

Definition

Bidang ini melibatkan analisis metrik seperti akurasi, presisi, recall, skor F1, dan Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve (AUC-ROC). Hal ini membantu menentukan seberapa baik model dapat membedakan antara kelas positif dan negatif.

Summary

Proses menilai kinerja model pembelajaran mesin yang memprediksi salah satu dari dua kemungkinan hasil.

Key Concepts

• Matriks Kekacauan (Confusion Matrix)
• Pertukaran Presisi-Recall
• Kurva ROC
• Skor F1

Use Cases

• Skrining penyakit medis
• Penyaringan email spam
• Penilaian risiko kredit

Code Example

1
2

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

Related Terms

• confusion_matrix (matriks kesalahan)
• roc_auc (luas di bawah kurva ROC)
• precision_recall (presisi dan recall)
• cross_validation (validasi silang)