Metryki oceny jakości klasyfikacji

Ilość gromadzonych przez ludzkość danych ciągle rośnie. Wiedza z nich otrzymywana ma kluczowe znaczenie. Dużą wagę przywiązuje się zatem do oceny jakości budowanych modeli. W artykule przedstawiono powszechnie stosowane metryki oceny jakości klasyfikacji. Opisano między innymi miary oparte na macierzy błędów, miary o graficznej reprezentacji oraz funkcję log loss. Przedstawiono podstawowe właściwości metryk, ze szczególnym uwzględnieniem możliwości zastosowania w zagadnieniach wieloklasowych.

---

The amount of data collected by humanity is constantly increasing. The knowledge that could be discovered is crucial. Therefore, great attention is paid to the quality of built models. This work presents commonly used classification evaluation metrics. Metrics based on confusion matrix, graphical representations measures, and log loss function have been described among others. The basic properties of the metrics have been presented with emphasis on their applicability in multiclass problems.