Evaluasi performa yang baik ini adalah contoh yang sangat sensitif. Ini mengawasi learning, metrics fastuicy, precesion, and recall are commonirly use to o meamise how well a model prevents outcomees.

Akuracy

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

Sementara itu, kita harus salah paham dalam ketidakseimbangan data dimana kita mendominasi kelas. Ini suph cases, other metricc provides better intro model perforce.

Precision and Recall

Precision intesates the proportion of true positive predications among all positivs mate by model. lt t reflectts the model 's ability to algresd false positives.

Recall, also known as sensitivy, it 's past the proportiof of actuaI positives riglyy identified the model.

Kalkulating the Metric

Theese metrics derived froms the confusion matrix, which summarizes true positives (TP), false positives (FP), true negatives (TN), and false neutives (FN).

Formula:

  • 1f 1; FLT: 0 = 33; Accuracy: 1f 1; FLT: 1 123; 123; (TP + TN) / (TP + FP + TN + FN)
  • 111; FLT: 0 Aver3; Precision: Qui1; FLT: 1 123; TP / (TP + FP)
  • 1f 1f; FLT: 0 123; EC3; Recall: 1f 1; FLT: 1 123; 131; TP / (TP + FN)