Evaluarea clasificatoarelor binare

term_id: evaluation_of_binary_classifiers

Category: basic_concepts

Definition

Acest domeniu implică analiza metricilor precum acuratețea, precizia, recall-ul, scorul F1 și Aria de sub Curba Caracteristică de Funcționare a Operatorului Receptron (AUC-ROC). Ajută la determinarea modului în care un model distinge eficient între clasele pozitive și negative.

Summary

Procesul de evaluare a performanței modelelor de învățare automată care prezic unul dintre cele două rezultate posibile.

Key Concepts

  • Matricea de confuzie
  • Compromisul precizie-recall
  • Curba ROC
  • Scorul F1

Use Cases

  • Screeningul bolilor medicale
  • Filtrarea spamului în e-mailuri
  • Evaluarea riscului de credit

Code Example

1
2

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

Related