 נאָמען 5 פּראָסט מעטריקס פֿאַר יוואַליוייטינג אַ מאַשין לערנען מאָדעל
די 5 פּראָסט מעטריקס געניצט פֿאַר עוואַלואַטינג מאַשין לערנען מאָדעלס זענען: 1. ** אַקיעראַסי **: דאָס מעסטן די פּראָפּאָרציע פון ריכטיק קלאַסאַפייד ינסטאַנסיז צו די גאַנץ נומער פון ינסטאַנסיז. 2. ** פּינטלעכקייַט**: דאָס מעסטן די פּראָפּאָרציע פון פּרעדיקטעד positive קאַסעס וואָס זענען פאקטיש positive. 3. ** צוריקרופן **: אויך באקאנט ווי סענסיטיוויטי, דאָס מעסטן די פּראָפּאָרציע פון פאַקטיש positive קאַסעס וואָס זענען ריכטיק קלאַסאַפייד דורך די מאָדעל. 4. **F1-Score**: דאָס איז אַ ווייטיד דורכשניטלעך פון פּינטלעכקייַט און צוריקרופן, און איז געניצט ווען די קלאַס פאַרשפּרייטונג איז אַניוואַן. 5. **ROC-AUC**: אָפּערייטינג קעראַקטעריסטיקס פון ריסיווערז - שטח אונטער קורווע איז אַ פאָרשטעלונג מעזשערמאַנט פֿאַר קלאַסאַפאַקיישאַן פּראָבלעמס. עס מעסטן די פיייקייַט פון די מאָדעל צו ויסטיילן צווישן positive און נעגאַטיוו קלאסן. די גרעסערע די AOC, די בעסער די פּרידיקשאַן פון די מאָדעל.