📑 Model Evaluation का परिचय

Machine Learning models को train करने के बाद हमें यह check करना पड़ता है कि उनका performance कितना अच्छा है। इसके लिए Model Evaluation Metrics का उपयोग किया जाता है। सबसे commonly used metrics हैं: Accuracy, Precision, Recall और F1-score। ये metrics हमें यह समझने में मदद करते हैं कि model predictions कितने reliable हैं।

✅ Accuracy

Accuracy बताता है कि total predictions में से कितने correct हैं। लेकिन imbalanced datasets में Accuracy misleading हो सकती है।

Formula: Accuracy = (Correct Predictions / Total Predictions)

🎯 Precision

Precision बताता है कि model ने जितने positive predictions किए, उनमें से कितने सही थे। यह metric खासकर तब उपयोगी है जब false positives को minimize करना जरूरी हो (जैसे spam detection)।

Formula: Precision = TP / (TP + FP)

🔍 Recall (Sensitivity)

Recall बताता है कि total actual positives में से कितनों को model ने correctly predict किया। यह तब महत्वपूर्ण है जब false negatives को minimize करना जरूरी हो (जैसे disease detection)।

Formula: Recall = TP / (TP + FN)

⚖️ F1-score

F1-score precision और recall का harmonic mean है। यह तब useful है जब data imbalanced हो और हमें balance चाहिए precision और recall के बीच।

Formula: F1 = 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall)

📊 Confusion Matrix

Confusion Matrix एक table representation है जो बताता है कि model ने कितने true positives (TP), true negatives (TN), false positives (FP) और false negatives (FN) predict किए। सभी evaluation metrics इसी matrix पर आधारित होते हैं।

🌍 Applications

• Accuracy: जब dataset balanced हो।
• Precision: Spam email detection, fraud detection।
• Recall: Medical diagnosis, safety-critical systems।
• F1-score: Imbalanced datasets जैसे customer churn prediction।

💼 Career Impact

Model Evaluation metrics data scientists और ML engineers के लिए core skill हैं। इन्हें समझे बिना आप सही तरीके से model performance नहीं measure कर सकते। Interview में भी अक्सर confusion matrix, precision, recall और F1-score पर सवाल पूछे जाते हैं।

🏆 निष्कर्ष

Accuracy अकेले model performance बताने के लिए पर्याप्त नहीं है। Precision, Recall और F1-score का साथ में उपयोग करना जरूरी है, खासकर imbalanced datasets में। Confusion matrix इन metrics को समझने की नींव है। अगर आप data science में career बनाना चाहते हैं, तो इन evaluation metrics की अच्छी understanding जरूरी है।