Ocr tizimlari xaqida maʼlumot bering?

Metrikalar xaqida maʼlumot keltiring?
Ishlash ko'rsatkichlari yoki baholash ko'rsatkichlari sifatida ham tanilgan ko'rsatkichlar mashinani o'rganish modellarining ish faoliyatini miqdoriy jihatdan baholash uchun ishlatiladi. Ular turli modellarni solishtirish, muayyan topshiriq bo'yicha modelning ishlashini baholash va vaqt o'tishi bilan modelning ishlashini kuzatish uchun ishlatiladi.
Har xil turdagi ko'rsatkichlar mavjud, ularning har biri o'zining kuchli va zaif tomonlariga ega. Mashinani o'rganishda ishlatiladigan eng keng tarqalgan o'lchov turlaridan ba'zilari:

1. 
   Aniqlik: Bu eng asosiy va keng qo'llaniladigan ko'rsatkichlardan biri bo'lib, u model tomonidan qilingan to'g'ri bashoratlarning nisbatini o'lchaydi. U ko'pincha tasniflash vazifalari uchun ishlatiladi, bu erda maqsad berilgan kirish uchun ma'lum bir sinf yorlig'ini bashorat qilishdir.
   
2. 
   Aniqlik: Aniqlik - haqiqiy ijobiy bashoratlarning model tomonidan qilingan ijobiy bashoratlarning umumiy soniga nisbati. U ko'pincha tasniflash vazifasi bo'yicha modelning ishlashini baholash uchun esga olish bilan birgalikda qo'llaniladi.
   
3. 
   Eslab qolish: eslab qolish - bu haqiqiy ijobiy prognozlarning haqiqiy ijobiy holatlarning umumiy soniga nisbati. Ko'pincha tasniflash vazifasi bo'yicha modelning ishlashini baholash uchun aniqlik bilan birgalikda qo'llaniladi.
   
4. 
   F1 ball: F1 ball aniqlik va eslab qolishning garmonik o'rtacha ko'rsatkichidir. U aniqlik va eslab qolish o'rtasidagi muvozanatni muvozanatlash uchun ishlatiladi, ayniqsa ma'lumotlar to'plami nomutanosib bo'lganda foydalidir.
   
5. 
   AUC-ROC (Qabul qiluvchining ishlash xarakteristikasi egri chizig'i ostidagi maydon): AUC-ROC ikkilik tasniflagichning ishlashini baholash uchun ishlatiladigan ko'rsatkichdir. U haqiqiy ijobiy stavka va noto'g'ri ijobiy stavka o'rtasidagi muvozanatni o'lchaydi.
   
6. 
   O'rtacha kvadratcha xatosi (MSE): MSE regressiya vazifalari uchun tez-tez ishlatiladigan ko'rsatkich bo'lib, u bashorat qilingan qiymatlar va haqiqiy qiymatlar o'rtasidagi kvadratik farqlarning o'rtacha qiymatini o'lchaydi.
   
7. 
   Root Mean Squared Error (RMSE): RMSE regressiya vazifalari uchun tez-tez ishlatiladigan ko'rsatkich bo'lib, u o'rtacha kvadrat xatoning kvadrat ildizidir.
   
8. 
   Determinatsiya koeffitsienti (R-kvadrat): R-kvadrat regressiya vazifalari uchun keng qo'llaniladigan ko'rsatkich bo'lib, u