Co je přesnost a zapamatovatelnost v data miningu?

2024 Autor: Miles Stephen | [email protected]. Naposledy změněno: 2023-12-15 23:34

Zatímco přesnost odkazuje na procento vašich výsledků, které jsou relevantní, odvolání odkazuje na procento celkových relevantních výsledků správně klasifikovaných vaším algoritmem. U jiných problémů je nutný kompromis a je třeba se rozhodnout, zda maximalizovat přesnost nebo odvolání.

Dále, co je přesnost a zapamatování s příkladem?

Příklad z Přesnost - Odvolání metrika pro hodnocení kvality výstupu klasifikátoru. Přesnost - Odvolání je užitečným měřítkem úspěšnosti predikce, když jsou třídy velmi nevyvážené. Při vyhledávání informací, přesnost je měřítkem relevance výsledku, zatímco odvolání je měřítkem toho, kolik skutečně relevantních výsledků bylo vráceno.

Kromě výše uvedeného, jak vypočítáte přesnost a vybavitelnost při dolování dat? Například dokonalé skóre přesnosti a zapamatování by mělo za následek perfektní skóre F-Measure:

1. F-Measure = (2 * Přesnost * Vyvolání) / (Přesnost + Vyvolání)
2. F-Measure = (2 * 1,0 * 1,0) / (1,0 + 1,0)
3. F-Measure = (2 * 1,0) / 2,0.
4. F-míra = 1,0.

Také je třeba vědět, co je přesnost v dolování dat?

V rozpoznávání vzorů, vyhledávání informací a klasifikace (strojové učení), přesnost (také nazývaná pozitivní prediktivní hodnota) je zlomek relevantních instancí mezi získanými instancemi, zatímco odvolání (také známé jako citlivost) je zlomek celkového počtu relevantních instancí, které byly

Proč používáme přesnost a zapamatování?

Přesnost je definován jako počet skutečně pozitivních výsledků dělený počtem skutečně pozitivních výsledků plus počet falešně pozitivních výsledků. Zatímco odvolání vyjadřuje schopnost najít všechny relevantní instance v datové sadě, přesnost vyjadřuje podíl datových bodů, které náš model říká, že byly relevantní, ve skutečnosti byly relevantní.