Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Точность (Precision)
Метрика, измеряющая отношение истинных положительных результатов ко всем положительным прогнозам, указывающая на надёжность положительных прогнозов модели.
Accuracy
Доля правильных прогнозов среди всех прогнозов, измеряющая общую производительность, но может быть вводящей в заблуждение при несбалансированных классах.
Специфичность
Коэффициент истинных отрицательных результатов, измеряющий способность модели правильно идентифицировать отрицательные экземпляры, дополняющий полноту.
AUC-ROC
Площадь под ROC-кривой, оценивающая дискриминационную способность модели независимо от порога классификации, где 1 представляет идеальную производительность.
Коэффициент корреляции Мэтьюза (MCC)
Коэффициент корреляции между наблюдениями и бинарными прогнозами, обеспечивающий сбалансированную оценку даже при сильно несбалансированных классах.
Логистическая потеря (Log Loss)
Функция потерь, измеряющая расхождение между предсказанными вероятностями и реальными метками, наказывающая за уверенные, но неверные прогнозы.
Средняя абсолютная процентная ошибка (MAPE)
Среднее значение абсолютных ошибок, выраженных в процентах от реальных значений, облегчающее относительную интерпретацию ошибки прогнозирования.
Каппа Коэна
Мера согласованности между прогнозами и реальными наблюдениями, корректирующая случайное совпадение, особенно полезная в многоклассовой классификации.
Площадь под кривой точности-полноты (AUC-PR)
Площадь под кривой точности-полноты, обеспечивающая обобщенную меру производительности, особенно подходящую для задач с несбалансированными классами.