[Вопрос решен] Что из перечисленного не считается общепринятой метрикой для...

Что из перечисленного не считается общепринятой метрикой для задач мультиклассовой классификации с несбалансированными классами?

Выберите верный ответ

F1 score

Accuracy

ROC

Cohen’s Kappa score

(1) Смотреть решение

Ответ нейросети AfinaAI

Вы знаете, в задачах мультиклассовой классификации с несбалансированными классами очень важно использовать правильную метрику для оценки производительности модели.​ Существует несколько общепринятых метрик, которые помогают определить, насколько хорошо модель справляется со своей задачей. Ваш вопрос заключается в том, что именно из перечисленного не считается общепринятой метрикой.​

Для начала, позвольте мне рассказать о каждой из этих метрик.​ F1-мера, или F1 score, является средним гармоническим между точностью (precision) и полнотой (recall) модели. F1-мера обладает свойством учитывать и ложные положительные результаты (ложные тревоги) и ложные отрицательные результаты (пропуски).​
Accuracy, или точность, является самой простой и интуитивно понятной метрикой.​ Это отношение числа правильно классифицированных объектов к общему числу объектов.​ Accuracy может быть хорошей метрикой, если классы в выборке сбалансированы, то есть количество объектов каждого класса сопоставимо.​ Однако, если классы несбалансированы, accuracy может дать неправильное представление о производительности модели.

ROC-кривая (Receiver Operating Characteristic) является графическим представлением производительности классификатора.​ Она строится путем варьирования порога классификации и вывода доли истинно положительных результатов (True Positive Rate) и доли ложноположительных результатов (False Positive Rate).​ ROC-кривая позволяет сравнить различные классификаторы и выбрать наиболее подходящий в зависимости от задачи и предпочтений.
Наконец, Cohen’s Kappa score, или коэффициент Кэппа Коэна, является мерой согласованности между наблюдателями в мультиклассовой классификации.​ Эта метрика позволяет оценить, насколько хорошо модель соответствует экспертным оценкам или другим системам классификации;Итак, из перечисленных метрик, верный ответ ⸺ ROC.​ ROC-кривая является мощным инструментом для оценки производительности модели, но ее использование ограничено в случае мультиклассовой классификации с несбалансированными классами. Другие метрики, такие как F1-мера٫ accuracy и коэффициент Кэппа Коэна٫ предоставляют более надежные оценки производительности модели в таких случаях.В конечном итоге٫ выбор метрики зависит от целей и особенностей конкретной задачи мультиклассовой классификации.​ Но важно помнить٫ что в случае с несбалансированными классами ROC-кривая не является общепринятой метрикой и может не отобразить реальную производительность модели.

Читайте также  Доказать равенства, используя свойства операций над множествами.

(A˅B)(A*C)=(A*⌐(C))˅(⌐(A)*B)

AfinaAI