نام ۵ معیشت رایج برای ارزیابی یک مدل یادگیری ماشین
۵ معیار رایج برای ارزیابی مدل های یادگیری ماشین عبارتند از: ۱. ** دقت **: این میزان نسبت نمونه های به درستی طبقه بندی شده به تعداد کل نمونه ها را اندازه گیری می کند. ۲. ** دقت **: این میزان نسبت نمونه های مثبت پیش بینی شده را اندازه گیری می کند که در واقع مثبت هستند. ۳. ** یادآوری **: همچنین به عنوان حساسیت شناخته می شود، این میزان نمونه های مثبت واقعی را اندازه گیری می کند که به درستی توسط مدل طبقه بندی شده اند. ۴. ** F1-Score **: این میانگین وزن شده دقت و یادآوری است و هنگامی که توزیع کلاس نابرابر است استفاده می شود. ۵. ** ROC-AUC **: Receivers Area Operating Characteristic - Under Curve اندازه گیری عملکرد برای مشکلات طبقه بندی است. این توانایی مدل را برای تشخیص بین کلاس های مثبت و منفی اندازه گیری می کند. هرچه AOC بزرگتر باشد، دقت پیش بینی مدل بهتر است