F1 Skoru Nədir və Süni İntellekt Modelini Necə Dəyərləndirir?

F1 Skoru Nədir?

F1 skoru, süni intellekt modellərinin performansını qiymətləndirmək üçün istifadə olunan bir göstəricidir. Bu metrik, dəqiqlik (precision) və həssaslığı (recall) birləşdirərək harmonik orta ilə hesablanır. Xüsusilə sinif balanssızlığı olan problemlərdə və yanlış pozitivlər ilə yanlış negativlər arasında balans yaratmaq lazım olduqda tətbiq edilir.

Dəqiqlik, proqnozlaşdırılan pozitiv hallar arasında doğru olanların faizini göstərir. Həssaslıq isə real pozitiv hallar arasında modelin düzgün müəyyən etdiyi faizdir. Bu iki göstərici arasında balans yaratmaq üçün F1 skoru istifadə olunur:

F1 = 2 × (Dəqiqlik × Həssaslıq) / (Dəqiqlik + Həssaslıq)

F1 Skoru Nə Zaman İstifadə Olunur?

F1 skoru, sinif balanssızlığı olan problemlərdə və hər iki növ səhvin (yanlış pozitivlər və yanlış negativlər) əhəmiyyətli olduğu hallarda istifadə edilir. Məsələn:

• Spam filtrləmə və fırıldaqçılıq aşkarlama kimi balanssız təsnifat problemləri.
• Tibbi diaqnostika, burada yanlış negativlər ciddi nəticələrə səbəb ola bilər.
• Axtarış sistemləri, faydalı nəticələrin yanlış uyğunluqlarla minimum itki ilə tapılması.

F1 Skorunun Hesablanması

F1 skoru hesablamaq üçün əvvəlcə dəqiqlik və həssaslıq müəyyən edilməlidir. Bunlar qarışıqlıq matrisindən alınır:

Dəqiqlik = TP / (TP + FP) Həssaslıq = TP / (TP + FN)

Burada TP doğru pozitivlər, FP yanlış pozitivlər və FN yanlış negativlərdir.

F1 skoru daha sonra aşağıdakı formula ilə hesablanır:

F1 = 2 × (Dəqiqlik × Həssaslıq) / (Dəqiqlik + Həssaslıq)

Real Dünyada Tətbiq

F1 skoru, süni intellekt modellərinin real dünyada balanslı performansını təmin edir. Məsələn, tibbi diaqnostika sistemlərində, yanlış negativlərin qarşısını almaq üçün həssaslıq ön planda tutulur. Eyni zamanda, spam filtrləmə sistemlərində dəqiqlik vacibdir ki, doğru mesajlar filtrdən keçsin. F1 skoru, bu iki göstərici arasında balans yaratmağa kömək edir.

Nəticə

F1 skoru süni intellekt modellərinin qiymətləndirilməsində güclü bir vasitədir. Xüsusilə sinif balanssızlığı olan problemlərdə və hər iki növ səhvin əhəmiyyətli olduğu hallarda istifadə edilir. Modellərin performansını daha balanslı və etibarlı etmək üçün F1 skorundan düzgün istifadə etmək vacibdir.