Помогите тест по информатики

Метрики, которые могут быть сложными для интерпретации, включают в себя ROC AUC, PR AUC и F1-меру.
ROC AUC (Receiver Operating Characteristic Area Under the Curve) - это метрика, которая используется для оценки качества бинарной классификации. Она измеряет площадь под кривой ROC, которая показывает, как хорошо модель различает между собой классы. Однако, интерпретация этой метрики может быть сложной, так как она не дает явного значения для качества модели.
PR AUC (Precision-Recall Area Under the Curve) - это метрика, которая также используется для оценки качества бинарной классификации. Она измеряет площадь под кривой точности-полноты, которая показывает, как хорошо модель находит положительные примеры и избегает отрицательных. Однако, интерпретация этой метрики также может быть сложной, так как она не дает явного значения для качества модели.
F1-мера - это метрика, которая объединяет точность и полноту в одно число. Она используется для оценки качества бинарной классификации и показывает, как хорошо модель находит положительные примеры и избегает отрицательных. Однако, интерпретация этой метрики может быть сложной, так как она не дает явного значения для качества модели.
С другой стороны, метрики, такие как полнота, точность, доля правильных ответов (accuracy) и специфичность, могут быть более простыми для интерпретации.