Оценка качества моделей машинного обучения: выбор, интерпретация и применение метрик

FN: модель неправильно определила статью по политике как спортивную статью (30 статей). Значение FN также не важно для расчета Precision.

Рассчитайте точность как отношение TP к общему числу положительных ответов (TP + FP): Precision = TP / (TP + FP) = 120 / (120 + 10) = 120 / 130 = 0.923 = 92.3%

Таким образом, в данном примере модель правильно определила 120 из 130 статей, которые были классифицированы как статьи по политике. Точность модели для класса "политика" составляет 92.3%.

Метрика Recall (Полнота)

Метрика Recall (Полнота) – это одна из метрик качества работы алгоритма классификации, которая показывает, какую долю объектов положительного класса модель смогла правильно классифицировать.

Метрика Recall рассчитывается следующим образом:

Recall = TP / (TP + FN)

где:

TP (True Positives) – количество правильно классифицированных положительных объектов;

FN (False Negatives) – количество неправильно классифицированных положительных объектов (пропущенные срабатывания).

Recall принимает значения в диапазоне от 0 до 1 (или от 0% до 100%). Чем ближе значение Recall к 1 (или 100%), тем лучше модель справляется с задачей распознавания положительного класса.

Важно отметить, что метрика Recall не учитывает ложные срабатывания (False Positives). В некоторых случаях, когда ложные срабатывания могут иметь серьезные последствия, например, в задачах определения спам-писем, лучше использовать другие метрики, такие как Precision (точность) или F1-score, которые учитывают и ошибки первого, и второго рода.

Пример № 1:

Пример № 1: В задаче классификации писем на спам и не спам, модель должна максимизировать количество обнаруженных спам-писем. Если модель правильно определила 80 из 100 спам-писем, то полнота модели для класса "спам" будет 80%.

Давайте рассмотрим пошаговое решение для метрики Recall (Полнота) на примере № 1:

Определите класс, для которого вы хотите рассчитать полноту.

Разделите все примеры на 4 категории: True Positive (TP), False Positive (FP), True Negative (TN) и False Negative (FN). В данном примере это:

TP: модель правильно определила спам-письмо как спам (80 писем).

FP: модель неправильно определила не спам-письмо как спам (20 писем).

FN: модель неправильно определила спам-письмо как не спам (20 писем).