Un'azienda ha creato un classificatore di immagini per rilevare le malattie delle piante dalle foto delle foglie e vuole conoscere la proporzione di immagini che il modello ha etichettato correttamente. Quale metrica di valutazione dovrebbe usare?

Accuracy è la metrica corretta perché misura la proporzione di previsioni corrette (sia vere positive che vere negative) rispetto al numero totale di casi. In un problema di classificazione delle immagini come il rilevamento di malattie delle piante, l'azienda vuole sapere quante immagini il modello ha etichettato correttamente, il che corrisponde esattamente alla definizione di accuracy. Il punteggio R-quadro (R-squared) e l'Errore quadratico medio (RMSE) sono metriche utilizzate per problemi di regressione, non di classificazione. Il tasso di apprendimento è un iperparametro utilizzato durante l'addestramento del modello, non una metrica di valutazione delle prestazioni.