Đánh giá bộ phân loại nhị phân

term_id: evaluation_of_binary_classifiers

Category: basic_concepts

Definition

Lĩnh vực này liên quan đến việc phân tích các chỉ số như độ chính xác (accuracy), độ chính xác dương (precision), độ nhạy (recall), điểm F1 và Diện tích dưới đường cong ROC (AUC-ROC). Nó giúp xác định mức độ hiệu quả của mô hình trong việc phân biệt giữa hai lớp dữ liệu.

Summary

Quy trình đánh giá hiệu suất của các mô hình học máy dự đoán một trong hai kết quả có thể xảy ra.

Key Concepts

  • Ma trận nhầm lẫn (Confusion Matrix)
  • Sự đánh đổi giữa Precision và Recall
  • Đường cong ROC
  • Điểm F1

Use Cases

  • Sàng lọc bệnh lý y tế
  • Lọc thư rác điện tử
  • Đánh giá rủi ro tín dụng

Code Example

1
2

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

Related