[eduexe-intent]course_content[/eduexe-intent]
W ostatnim zadaniu, jeśli masz do czynienia z modelem klasyfikacji i chcesz ocenić jego jakość, powinieneś sugerować się F-score (64%) zamiast dokładności (73%), jeśli potrzebujesz kompromisu między precyzją a czułością. Dokładność (accuracy) jest uniwersalna, ale może być myląca, gdy w danych występują duże różnice w liczebności klas. F-score, będąc średnią harmoniczną precyzji i czułości, ocenia model bardziej obiektywnie w takich przypadkach [eduexe-source]26:4[/eduexe-source][eduexe-source]25:1[/eduexe-source][eduexe-source]22:6[/eduexe-source].