Что такое точность и отзыв в интеллектуальном анализе данных?
Что такое точность и отзыв в интеллектуальном анализе данных?

Видео: Что такое точность и отзыв в интеллектуальном анализе данных?

Видео: Что такое точность и отзыв в интеллектуальном анализе данных?
Видео: 15 вопросов аналитику данных. 2024, Ноябрь
Anonim

В то время как точность относится к проценту релевантных результатов, отзывать относится к проценту от общего числа релевантных результатов, правильно классифицированных вашим алгоритмом. Для других проблем необходим компромисс, и нужно принять решение, следует ли максимизировать точность , или отзывать.

Кроме того, что такое точность и отзыв на примере?

Пример из Точность - Отзывать метрика для оценки качества вывода классификатора. Точность - Отзывать - полезная мера успеха предсказания, когда классы очень несбалансированы. В поиске информации, точность является мерой релевантности результата, в то время как отзывать это мера того, сколько действительно релевантных результатов возвращается.

Кроме того, как вы рассчитываете точность и отзыв при интеллектуальном анализе данных? Например, безупречная точность и отзывчивость приведут к идеальному баллу F-Measure:

  1. Измерение F = (2 * Точность * Вызов) / (Точность + Вызов)
  2. F-мера = (2 * 1,0 * 1,0) / (1,0 + 1,0)
  3. F-мера = (2 * 1,0) / 2,0.
  4. F-Measure = 1.0.

Также нужно знать, что такое точность в интеллектуальном анализе данных?

В распознавании образов, поиске информации и классификация (машинное обучение), точность (также называемая положительной прогностической ценностью) - это доля релевантных экземпляров среди извлеченных экземпляров, в то время как отзыв (также известный как чувствительность) - это доля от общего количества соответствующих экземпляров, которые были

Почему мы используем точность и отзыв?

Точность определяется как количество истинных положительных результатов, деленное на количество истинных положительных результатов плюс количество ложных срабатываний. В то время как отзывать выражает способность найти все соответствующие экземпляры в наборе данных, точность выражает долю точек данных, которые наша модель считает релевантными, на самом деле релевантными.

Рекомендуемые: