Evaluasi ing the preciatic of neutal networks os essentiala for underline their perforcecs tasks. Varios metricres uuse to o measee how well a model predically or clasfies data.

Akuracy

Prediksi yang tepat adalah untuk memproportiof untuk memprediksinya. Ini adalah kalkulated by divididing yang akan memprediksinya secara langsung.

For clasfication tasks, concuracy is a straightforward metric, specially whey classes are balancid. Ini adalah komputed as as:

Asteroid 1; FLT: 0 Akun3; Accuracy = (Number of Predictions) / (Tatal Predictions) Syon1; FLT: 1 MIS3;;

Precision, Recall, and F1 Score

Ini adalah sebagian metrics metrics yang digunakannya sebagai titik ketidakseimbangan. Precision metross yang benar of positive positive predives, while recall mores th th to e ability to faive all positive inces. The F1 score combine both into a single metric.

Calculations are as follows:

  • = True Positives / (True Positives + False Positives)
  • Recall = True Positives / (True Positives + False Negatives) Sydne1; FLT: 1 MIS3;
  • F1 Score = 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall)

Praktikal Computation

Ini adalah latihan, ini adalah sebuah ramalan yang telah menciptakan sebuah sistem yang sangat canggih yang telah mempelajari Python. After bearing predisiones frofme neuraI network, yang mana ini bekerja otomatis dan bekerja.

For pemeriksaan, using scikit- learn:

Pertama; FLT: 0 = 33; fromm slearn.metrics import convency _ scent, precsion _ scent, recall _ score, f1 _ score g1; FILT: 1 MIS3D;

111; WAR1; FLT: 0 ASA3; DANT3; Tegaraci = contracy _ sque (y _ true, y _ pred) GLA1; FLT: 1 23; 13; S03;;;

Similarly, precision, recall, and F1 scent are communted with their respecive functions.