На чем основана метрика для мультиклассовой классификации? Метрика в машинном обучении представляет собой способ оценки качества работы модели. В случае мультиклассовой классификации‚ когда модель должна отнести объекты к одному из нескольких классов‚ существует несколько основных метрик‚ которые отражают разные аспекты качества классификации. Варианты ответа⁚ Recall‚ F1-score‚ Accuracy‚ Precision. Однако‚ верность каждого из предложенных вариантов зависит от конкретной задачи и контекста. Давайте подробнее разберем каждую из этих метрик. Recall (полнота) ⏤ это метрика‚ которая показывает‚ насколько хорошо модель находит все положительные примеры из всех действительно положительных примеров. Если нам важно минимизировать количество пропущенных положительных примеров‚ то Recall будет хорошей метрикой. Однако‚ Recall может быть высоким в случае‚ когда модель ″перестраховывается″ и относит к положительному классу слишком много негативных примеров.
F1-score ⎻ это гармоническое среднее между Precision и Recall. F1-score позволяет учесть и точность‚ и полноту модели. Она хорошо работает в случаях‚ когда важны и Precision‚ и Recall. Accuracy (точность) ⏤ это метрика‚ которая показывает долю правильно предсказанных примеров от общего количества примеров. Accuracy является простой и понятной метрикой‚ однако она может быть неинформативна в случае несбалансированных классов‚ когда один класс преобладает над другими. Precision (точность) ⏤ это метрика‚ которая показывает‚ насколько модель правильно классифицирует положительные примеры от всех примеров‚ которые она отнесла к положительному классу. Precision хорошо работает в случаях‚ когда важно минимизировать количество ложных положительных результатов. Итак‚ верный ответ на вопрос ⏤ какая метрика основана на мультиклассовой классификации ⏤ отсутствует в предложенном списке. При работе с мультиклассовыми задачами часто используют метрику под названием ″матрица ошибок″ или ″confusion matrix″. Матрица ошибок отображает разделение предсказанных значений и истинных классов на категории верно и неверно предсказанных‚ а также позволяет рассчитать Precision и Recall для каждого класса. Здесь я представил обзор основных метрик для мультиклассовой классификации и объяснил‚ на чем основаны каждая из них. При выборе метрики для оценки модели важно учитывать специфику задачи и требования к классификации.