На чем основана метрика для мультиклассовой классификации? Я сделал ряд исследований и хочу рассказать о том, на чем основывается метрика в таком виде классификации. В мультиклассовой классификации, в отличие от бинарной, имеется больше чем два класса, которые нужно предсказать. Это может быть сложной задачей, так как у нас есть больше вариантов для каждого объекта. Одним из основных показателей качества мультиклассовой классификации является метрика F1-score. Я настоятельно рекомендую использовать ее, так как она учитывает и точность (precision) и полноту (recall) предсказаний. Метрика F1-score является гармоническим средним между точностью и полнотой и помогает нам оценить сбалансированность модели. В отличие от метрики точности, которая оценивает только долю правильных положительных предсказаний к общему числу положительных предсказаний, F1-score учитывает и ложные положительные и ложные отрицательные предсказания. Но не стоит забывать и о других метриках, которые также могут быть полезны в мультиклассовой классификации. Например, метрика точности (precision) показывает, какая доля объектов, помеченных моделью как положительные, действительно является положительными. Метрика полноты (recall), с другой стороны, показывает, какая доля положительных объектов была правильно обнаружена моделью.
Еще одной возможной метрикой для мультиклассовой классификации является метрика accuracy, которая показывает общую долю правильных предсказаний модели. Хотя accuracy может быть полезной метрикой, она может быть искажена, если классы в наборе данных сильно несбалансированы.