Ini adalah pengawasan klasifikasi masalah, evaluating yang menunjukkan kepada kita sebuah model esential. Metrice likee precision, recall, and F1 score provides intry ino how model predichent diferent classien. Understanding tow to metrictriviomevools.

Precision

Precesion meths proportion of positive predications tont are direct. Ini adalah kalkulated as number of true positives divideves by sume of true positives and false positives.

Ini untuk dua for precsion is:

= True Positives / (True Positives + False Positives)

Recall

Recall, also known as sensitivity, mets that e proportiof of actuaol positives thatt are are authortly identified. lt is kalkulated as as s the number of true positives dividev by the sume of true positives and false neutives.

Ini untuk for recall is:

Recall = True Positives / (True Positives + False Negatives) Sydne1; FLT: 1 MIS3;

F1 Score

Ini adalah kombinasi pertama dari recall ino single metric by kalkulating teir harmonic meun. Ini menyediakan sebuah balancid meive, expericially when clats distribution is unevan.

Ini untuk f1 f1 for score is:

F1 Score = 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall) 171; FLT: 1 ASA3;

Summary

  • Precision menunjukkan bahwa prestacy of positive predications.
  • Recall meaIs the ability to idenfy all positive instances.
  • The F1 scent balances precision and recall inta single metric.