You're training a model to classify whether or not a bridge is likely to collapse given several factors. You have a dataset of thousands of existing bridges and their attributes, where each bridge is labeled as having collapsed or not collapsed. Only a handful of bridges in the dataset are labeled as having collapsed—the rest are labeled as not collapsed. Given your goal of minimizing bridge collapse and the severe harm it can cause, which of the following metrics would be most useful for evaluating the model?

Khi huấn luyện mô hình phân loại khả năng một cây cầu có thể sụp đổ dựa trên các yếu tố khác nhau, bạn có một tập dữ liệu gồm hàng nghìn cây cầu hiện có và các đặc điểm của chúng, nơi mỗi cây cầu được dán nhãn là có thể sụp đổ hoặc không. Chỉ có một vài cây cầu trong tập dữ liệu được dán nhãn là có thể sụp đổ – phần còn lại được dán nhãn là không thể sụp đổ. Với mục tiêu của bạn là giảm thiểu sự sụp đổ của cây cầu và hậu quả nghiêm trọng mà nó gây ra, thì chỉ số nào sau đây sẽ hữu ích nhất để đánh giá mô hình? Mặc dù độ chính xác (Accuracy) và độ chính xác của ma trận nhầm lẫn (Confusion matrix) đều là các chỉ số quan trọng trong việc đánh giá mô hình, nhưng chúng không phù hợp trong trường hợp này. Độ chính xác (Accuracy) chỉ cho biết tỷ lệ dự đoán chính xác của mô hình, nhưng nó không thể hiện được khả năng mô hình trong việc phát hiện các cây cầu có thể sụp đổ. Ma trận nhầm lẫn (Confusion matrix) cho thấy số lượng dự đoán chính xác và sai lầm của mô hình, nhưng nó cũng không thể hiện được khả năng mô hình trong việc phát hiện các cây cầu có thể sụp đổ. Độ chính xác (Precision) và độ nhớ (Recall) là hai chỉ số quan trọng trong trường hợp này. Độ chính xác (Precision) cho biết tỷ lệ dự đoán chính xác của mô hình đối với các cây cầu có thể sụp đổ, trong khi độ nhớ (Recall) cho biết tỷ lệ dự đoán chính xác của mô hình đối với các cây cầu có thể sụp đổ. Trong trường hợp này, độ nhớ (Recall) là chỉ số quan trọng hơn vì mục tiêu của bạn là giảm thiểu sự sụp đổ của cây cầu và hậu quả nghiêm trọng mà nó gây ra. Vì vậy, độ nhớ (Recall) sẽ hữu ích nhất để đánh giá mô hình.