Яка різниця між відкликанням і точністю?
Точність і запам'ятовування – це два оцінювальні показники, які використовуються для вимірювання ефективності класифікатора в двійковій і
проблеми. Точність вимірює точність позитивних прогнозів, тоді як пригадування вимірює повноту позитивних прогнозів.27 серпня 2024 р
Точність показує, як часто модель ML є правильною під час прогнозування цільового класу. Recall показує, чи може модель ML знайти всі об’єкти цільового класу. Вибираючи відповідний показник, враховуйте баланс класів і вартість різних помилок.
Точність можна розглядати як міру якості, а запам’ятовування – як міру кількості. Вища точність означає, що алгоритм повертає більше релевантних результатів, ніж нерелевантних, а висока запам’ятовуваність означає, що алгоритм повертає більшість релевантних результатів (незалежно від того, повертаються також нерелевантні).
Точність = Загальна кількість отриманих релевантних документів/Загальна кількість отриманих документів. Відкликання = Загальна кількість отриманих релевантних документів/Загальна кількість релевантних документів у базі даних. Ми можемо використовувати ту саму термінологію, що використовується в матриці плутанини, щоб визначити ці два показники.
Точність—Точність – це відношення кількості справжніх позитивних прогнозів до загальної кількості позитивних прогнозів. Наприклад, якщо модель виявила 100 дерев, а 90 були правильними, точність становить 90 відсотків. Відкликання — це відношення кількості справжніх позитивних результатів до загальної кількості фактичних (релевантних) об’єктів.
Точність — це інтуїтивно зрозуміла здатність класифікатора не позначати негативний зразок як позитивний. Відкликання — це відношення tp / (tp + fn), де tp — кількість справжніх позитивних результатів, а fn — кількість помилкових негативних результатів. Відкликання – це інтуїтивно зрозуміла здатність класифікатора знаходити всі позитивні зразки.