Mis on andmekaevanduses täpsus ja meeldetuletus?
Mis on andmekaevanduses täpsus ja meeldetuletus?

Video: Mis on andmekaevanduses täpsus ja meeldetuletus?

Video: Mis on andmekaevanduses täpsus ja meeldetuletus?
Video: 14.01 Algorütm: Mis on uut andmekaevanduses? 2024, November
Anonim

Kuigi täpsus viitab teie asjakohaste tulemuste protsendile, tagasikutsumine viitab teie algoritmi järgi õigesti liigitatud asjakohaste tulemuste protsendile. Muude probleemide puhul on vaja kompromissi ja tuleb teha otsus, kas maksimeerida täpsus , või tagasikutsumine.

Veelgi enam, mis on täpsus ja eeskujuga meenutamine?

Näide kohta Täpsus - Tagasikutsumine klassifikaatori väljundkvaliteedi hindamiseks. Täpsus - Tagasikutsumine on ennustamise edukuse mõõdupuu, kui klassid on väga tasakaalustamata. Teabe otsimisel, täpsus on tulemuse asjakohasuse mõõt, samas tagasikutsumine mõõdab, kui palju tõeliselt asjakohaseid tulemusi tagastatakse.

Lisaks ülaltoodule, kuidas arvutate andmekaevandamise täpsust ja meeldejätmist? Näiteks täiusliku täpsuse ja meeldetuletuse skoor annab täiusliku F-mõõdu skoori:

  1. F-mõõt = (2 * täpsus * tagasikutsumine) / (täpsus + tagasikutsumine)
  2. F-mõõt = (2 * 1,0 * 1,0) / (1,0 + 1,0)
  3. F-mõõt = (2 * 1,0) / 2,0.
  4. F-mõõt = 1,0.

Samuti on teada, mis on andmekaevandamise täpsus?

Mustrituvastuses, infootsingus ja klassifikatsioon (masinõpe), täpsus (mida nimetatakse ka positiivseks ennustavaks väärtuseks) on asjakohaste juhtumite osa hangitud eksemplaride hulgas, samas kui meeldetuletus (tuntud ka kui tundlikkus) on murdosa asjakohaste juhtude koguarvust, mis

Miks me kasutame täpsust ja meeldetuletust?

Täpsus on defineeritakse tõeliste positiivsete arvu jagatuna tõeliste positiivsete arvu pluss valepositiivsete arvuga. Kuigi tagasikutsumine väljendab võimet leida andmekogumist kõik asjakohased eksemplarid, täpsus väljendab nende andmepunktide osakaalu, mis meie mudeli sõnul olid asjakohased, need olid tegelikult asjakohased.

Soovitan: