二項分類モデルは、製品を「合格」または「不合格」として分類し、組み立てラインでそれに応じて品目をソートします。モデルのパフォーマンスを評価するために、どの評価指標を使用すべきですか？（2つ選択してください。）

二項分類モデルの評価には、適合率、再現率、正解率、F1スコアが適切です。これらは、モデルが「合格」と「不合格」をどれだけ正確に識別できるかを多角的に測定します。適合率と再現率は、それぞれ陽性予測の正確さと、実際の陽性クラスの網羅性を評価します。正解率は全体の予測の正確性を示し、F1スコアは適合率と再現率の調和平均であり、不均衡なデータセットでもモデルの性能をバランス良く評価できます。 RMSEとMAPEは回帰モデルの評価指標であり、分類タスクには不適切です。BLEUスコアとパープレキシティは自然言語処理（NLP）タスク、特に機械翻訳や言語モデルの評価に用いられる指標であり、二項分類には適用されません。