يتم تقييم أداء نماذج التصنيف باستخدام مقاييس متعددة أهمها الدقة (Accuracy) لقياس نسبة التوقعات الصحيحة، والاسترجاع (Recall) لقياس قدرة النموذج على اكتشاف الحالات الإيجابية، والمكافأة أو الدقة النوعية (Precision) لقياس مدى صحة التوقعات الإيجابية، إضافة إلى درجة F1 التي توازن بين الدقة والاسترجاع، كما تُستخدم أدوات مثل مصفوفة الارتباك (Confusion Matrix) ومنحنى ROC-AUC لتقديم رؤية أعمق حول أداء النموذج خاصة مع البيانات غير المتوازنة.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق