Genauigkeit, Präzision, Rückruf

1. Was ist der Genauigkeitsrückruf und die Präzision??
2. Ist Genauigkeit und Rückruf gleich?
3. Was ist Genauigkeit, Präzision und Erinnerung beim maschinellen Lernen??
4. Soll ich Präzision oder Rückruf verwenden??

Was ist der Genauigkeitsrückruf und die Präzision??

Eine Alternative zur Verwendung der Klassifizierungsgenauigkeit ist die Verwendung von Präzisions- und Rückrufmetriken. ... Präzision quantifiziert die Anzahl der positiven Klassenvorhersagen, die tatsächlich zur positiven Klasse gehören. Recall quantifiziert die Anzahl der positiven Klassenvorhersagen aus allen positiven Beispielen im Datensatz.

Ist Genauigkeit und Rückruf gleich?

Wenn wir etwas dazu sagen müssen, dann deutet das darauf hin, dass Sensibilität (a.k.ein. Recall oder TPR) ist gleich Spezifität (a.k.ein. Selektivität oder TNR) und damit auch gleich der Genauigkeit.

Was ist Genauigkeit, Präzision und Erinnerung beim maschinellen Lernen??

Wenn es um Präzision geht, sprechen wir von den True Positives über den True Positives plus den False Positives. Im Gegensatz zum Rückruf, der die Anzahl der richtig positiven Ergebnisse gegenüber den richtig positiven und den falsch negativen ist.

Soll ich Präzision oder Rückruf verwenden??

Rückruf ist wichtiger als Präzision, wenn die Kosten für das Handeln niedrig sind, die Opportunitätskosten jedoch hoch sind, einen Kandidaten zu übergehen.