Ewaluacja i metryki

Zgodność deklarowanych prawdopodobieństw modelu z empiryczną częstością zdarzeń; dobrze skalibrowany model ma trafne oceny pewności.

Udział poprawnie wykrytych przypadków pozytywnych wśród wszystkich rzeczywistych pozytywów; mierzy zdolność wykrywania klasy docelowej.

Średnia harmoniczna precyzji i czułości, łącząca obie w jedną wartość; szczególny przypadek miary F dla równej wagi.

Udział poprawnych wskazań klasy pozytywnej wśród wszystkich wskazań tej klasy; mierzy frakcję trafnych spośród przewidzianych pozytywów.

Pole pod krzywą ROC; prawdopodobieństwo, że losowy pozytyw otrzyma wyższą ocenę niż losowy negatyw, miara separowalności klas.

Wykres odsetka trafień względem odsetka fałszywych alarmów przy zmiennym progu decyzyjnym klasyfikatora binarnego.

Pole pod krzywą precyzja-czułość uśredniające precyzję przy kolejnych poziomach czułości; standardowa miara w wyszukiwaniu i detekcji.

Miara nieczystości węzła w drzewie decyzyjnym; prawdopodobieństwo błędnej klasyfikacji losowego elementu przy losowym przypisaniu klasy.

Automatyczna miara jakości tłumaczenia oparta na zgodności n-gramów wyjścia z tekstami referencyjnymi, z karą za zbyt krótkie wyjście.

Rodzina miar jakości streszczeń porównujących pokrycie n-gramów i najdłuższych podsekwencji między tekstem a referencją.

Średnia z kwadratów różnic między wartościami przewidzianymi a obserwowanymi; standardowa miara błędu w regresji.

Miara zgodności między dwoma oceniającymi skorygowana o zgodność przypadkową; ocenia spójność etykietowania ponad poziom losowy.