Изменения
→ROC кривая: ссылка на англовики заменена на существующую статьи на русской вики
[[Файл:ROC.png|thumb|300px|ROC кривая; оранжевым показан идеальный алгоритм, фиолетовым — типичный, а синим — худший]]
Для наглядной оценки качества алгоритма применяется [https://enru.wikipedia.org/wiki/Receiver_operating_characteristic ROC-кривая ROC кривая]. Кривая строится на плоскости, определённой осями полноты (recall, TPR) по вертикали и частоты ложных срабатываний (FPR, 1-Spc).
Чтобы построить кривую:
Таким образом число точек не превосходит число объектов, идеальный алгоритм проходит через точку (0;1), худший (например, монетка) — прямая TPR = FPR.
Для численной же оценки алгоритма по ROC кривой используется значение площади под ней ('''AUC''', area under curve). Таким образом идеальный алгоритм имеет AUC равный 1, а плохой — 0,5.
= F₁ score =
Для общей оценки качества классификатора часто используют F₁ меру — среднее гармоническое между precision и recall:
