Zidentyfikuj pięć miar statystycznych, które są istotne dla oceny wydajności modelu uczenia maszynowego.
"Acuracy, Precision, Recall, F1 Score, ROC AUC Score" to terminy z dziedziny statystyki i uczenia maszynowego, kture słorzon do oceny jakości modeli predykcyjnych. 

"Acuracy" to wskazinik dokladnosici, który mierzy procent poprawnych predykcji w stosonko do wszystkich predykcji. 

"Precision" to wskaźnik precyzji, który mierzy procent poprawnych pozytywnych predykcji w stosonku do wszystkich pozytywnych predykcji. 

"Recall" to wskaźnik czulosici, ktury mierzy procent poprawnych pozytywnych predykcji w stosonko do wszystkich rzeczywiście pozytywnych przypadkuw. 

"F1 Score" to sirednia harmoniczna między precyzjon a czułosicią, ktura daje bardziej zrównoważoną ocenę modelo. 

"ROC AUC Score" to wskazinik oceny krzywej ROC, który mierzy jakość klasyfikacji binarnej. 

Wszystkie te wskaziniki son ważne w ocenie jakości modeli predykcyjnych i powinny byci brane pod owagen w procesie tworzenia i oceny modeli.