Разумевање дискриминабилности у машинском учењу

Дискриминабилност је мера колико добро модел машинског учења може да разликује различите класе или групе. То је начин да се процени перформансе модела у смислу његове способности да исправно класификује инстанце у њихове одговарајуће категорије.ӕӕПостоји неколико начина за мерење дискриминабилности, али један уобичајени приступ је коришћење криве радне карактеристике пријемника (РОЦ). РОЦ крива приказује праву позитивну стопу (пропорција позитивних случајева који су исправно идентификовани) у односу на лажно позитивну стопу (пропорција негативних инстанци које су погрешно класификоване као позитивне) за различите прагове. Површина испод РОЦ криве (АУЦ-РОЦ) је уобичајена мера дискриминабилности, са вишим вредностима које указују на боље перформансе.ӕӕДруги начин за мерење дискриминабилности је коришћење матрица конфузије, које пружају визуелни приказ перформанси модела. Матрица конфузије показује број истинитих позитивних, лажно позитивних, правих негативних и лажно негативних за сваку класу или групу. Из ове матрице можемо израчунати метрику као што су тачност, прецизност, памћење и Ф1 резултат, што нам може помоћи да проценимо перформансе модела.ӕӕРазличивост је важан фактор у машинском учењу јер одређује корисност модела у апликацијама у стварном свету . Ако модел није довољно дискриминативан, можда неће моћи тачно да разликује различите класе или групе, што доводи до лоших перформанси или нетачних предвиђања. С друге стране, веома дискриминативни модел може бити у стању да исправно класификује инстанце са високом прецизношћу, али такође може бити преосетљив и склон лажно позитивним или лажно негативним. Циљ машинског учења је често проналажење равнотеже између ова два екстрема, где је модел и тачан и робустан.