Valutazione dei classificatori binari

term_id: evaluation_of_binary_classifiers

Category: basic_concepts

Definition

Questo campo coinvolge l’analisi di metriche come accuratezza, precisione, richiamo (recall), punteggio F1 e l’Aire Sotto la Curva ROC (AUC-ROC). Aiuta a determinare quanto bene un modello distingue le classi.

Summary

Il processo di valutazione delle prestazioni dei modelli di apprendimento automatico che prevedono uno dei due possibili risultati.

Key Concepts

  • Matrice di confusione
  • Compromesso Precisione-Richiamo
  • Curva ROC
  • Punteggio F1

Use Cases

  • Screening per malattie mediche
  • Filtraggio della posta indesiderata (spam)
  • Valutazione del rischio di credito

Code Example

1
2

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

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