[eduexe-intent]other[/eduexe-intent]
Oto sposoby obliczania poszczególnych metryk:
Dokładność (Accuracy): Jest to stosunek poprawnie zaklasyfikowanych przykładów testowych (True Positive + True Negative) do wszystkich przykładów testowych (True Positive + True Negative + False Positive + False Negative). [eduexe-source]22:1[/eduexe-source]
Precyzja (Precision): To stosunek poprawnie sklasyfikowanych diagnoz pozytywnych (True Positive) do liczby wszystkich przypadków sklasyfikowanych przez model jako pozytywne (True Positive + False Positive). [eduexe-source]23:1[/eduexe-source]
Czułość (Recall): Jest to stosunek przykładów prawdziwie pozytywnych (True Positive) do wszystkich pozytywnych przykładów w rzeczywistości (True Positive + False Negative). [eduexe-source]24:1[/eduexe-source]
F-score: Oblicza się go jako średnią harmoniczną precyzji (Precision) i czułości (Recall), czyli 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall). [eduexe-source]25:2[/eduexe-source]
Wszystkie te metryki opierają się na wartościach z macierzy pomyłek (True Positive, True Negative, False Positive, False Negative). [eduexe-source]21:2[/eduexe-source]