درجات التصنيف ومقاييسه

import numpy as np
y = np.array([0, 1, 1, 0])
score = np.array([0.2, 0.8, 0.4, 0.7])
assert y.shape == score.shape
pred = score >= 0.5
tp = int(np.sum((y == 1) & pred))
fp = int(np.sum((y == 0) & pred))
fn = int(np.sum((y == 1) & ~pred))
tn = int(np.sum((y == 0) & ~pred))
print(tp, fp, fn, tn)
print(f"precision={tp / (tp + fp):.2f} recall={tp / (tp + fn):.2f}")

1 1 1 1
precision=0.50 recall=0.50

تنشئ العتبة واحدة من كل حالة والمقامان غير صفريين.

import numpy as np
y = np.array([0] * 9 + [1])
pred = np.zeros_like(y)
accuracy = np.mean(pred == y)
recall = np.sum((pred == 1) & (y == 1)) / np.sum(y == 1)
print(f"fixture accuracy={accuracy:.2f} recall={recall:.2f}")

fixture accuracy=0.90 recall=0.00

يصيب الأساس التسع السوالب ويفوت الموجب، فيوضح المقام لا جودة خارج العينة.