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.