Videó: Mi a pontosság és a visszahívás az adatbányászatban?
2024 Szerző: Miles Stephen | [email protected]. Utoljára módosítva: 2023-12-15 23:37
Míg pontosság az eredmények releváns százalékára utal, visszahívás az algoritmusa által helyesen osztályozott összes releváns találat százalékos arányára vonatkozik. Más problémák esetén kompromisszumra van szükség, és el kell dönteni, hogy maximalizáljuk-e pontosság , vagy visszahívás.
Továbbá, mi a pontosság és a példás felidézés?
Példa nak,-nek Pontosság - Visszahívás mérőszám az osztályozó kimeneti minőségének értékeléséhez. Pontosság - Visszahívás hasznos mérőszáma az előrejelzés sikerének, ha az osztályok nagyon kiegyensúlyozatlanok. Az információkeresésben, pontosság az eredmény relevanciájának mérőszáma, míg visszahívás annak mértéke, hogy hány valóban releváns eredményt kapunk.
A fentieken kívül hogyan számítja ki a pontosságot és a visszahívást az adatbányászatban? Például egy tökéletes pontosság és visszahívási pontszám tökéletes F-Measure pontszámot eredményez:
- F-mérték = (2 * pontosság * visszahívás) / (pontosság + visszahívás)
- F-mérték = (2 * 1,0 * 1,0) / (1,0 + 1,0)
- F-mérték = (2 * 1,0) / 2,0.
- F-mérték = 1,0.
Azt is tudni kell, hogy mi a pontosság az adatbányászatban?
A mintafelismerésben, információkeresésben ill osztályozás (gépi tanulás), pontosság (más néven pozitív prediktív érték) a releváns példányok töredéke a lekért példányok között, míg a visszahívás (más néven érzékenység) a töredéke a releváns példányok teljes mennyiségének, amelyek
Miért használunk pontosságot és visszahívást?
A precizitás az úgy definiálható, hogy a valódi pozitívok száma osztva a valódi pozitívok számával plusz a hamis pozitívak számával. Míg visszahívás kifejezi az összes releváns példány megtalálásának képességét egy adatkészletben, pontosság azt fejezi ki, hogy a modellünk szerint relevánsnak mondható adatpontok milyen arányban voltak relevánsak.
Ajánlott:
Miért fontos a pontosság és precizitás a tudományban?
A pontosság azt jelzi, hogy a mérés milyen közel kerül a valódi értékéhez. Ez azért fontos, mert a rossz berendezések, a rossz adatfeldolgozás vagy az emberi hiba pontatlan eredményekhez vezethet, amelyek nem nagyon közelítik meg az igazságot. A pontosság azt jelenti, hogy egyazon dolog mérési sorozata milyen közel van egymáshoz
Mi a pontosság a zavaró mátrixban?
A zavaros mátrix egy osztályozási algoritmus teljesítményének összegzésére szolgáló technika. Az osztályozás pontossága önmagában is félrevezető lehet, ha minden osztályban egyenlőtlen számú megfigyelés van, vagy ha kettőnél több osztály van az adatkészletben