Vídeo: O que é precisão e recall na mineração de dados?
2024 Autor: Miles Stephen | [email protected]. Última modificação: 2023-12-15 23:39
Enquanto precisão refere-se à porcentagem de seus resultados que são relevantes, lembrar refere-se à porcentagem do total de resultados relevantes classificados corretamente por seu algoritmo. Para outros problemas, uma compensação é necessária e uma decisão deve ser feita para maximizar precisão , ou lembrar.
Além disso, o que é precisão e recall com exemplo?
Exemplo do Precisão - Lembrar métrica para avaliar a qualidade de saída do classificador. Precisão - Lembrar é uma medida útil de sucesso de previsão quando as classes estão muito desequilibradas. Na recuperação de informações, precisão é uma medida da relevância do resultado, enquanto lembrar é uma medida de quantos resultados verdadeiramente relevantes são retornados.
Além disso, como você calcula a precisão e o recall na mineração de dados? Por exemplo, uma pontuação perfeita de precisão e recall resultaria em uma pontuação F-Measure perfeita:
- F-Measure = (2 * Precisão * Rechamada) / (Precisão + Rechamada)
- F-Measure = (2 * 1,0 * 1,0) / (1,0 + 1,0)
- F-Measure = (2 * 1,0) / 2,0.
- F-Measure = 1,0.
Também saber é, o que é precisão em mineração de dados?
No reconhecimento de padrões, recuperação de informações e classificação (aprendizado de máquina), precisão (também chamado de valor preditivo positivo) é a fração de instâncias relevantes entre as instâncias recuperadas, enquanto recall (também conhecido como sensibilidade) é a fração da quantidade total de instâncias relevantes que foram
Por que usamos precisão e recall?
Precisão é definido como o número de verdadeiros positivos dividido pelo número de verdadeiros positivos mais o número de falsos positivos. Enquanto lembrar expressa a capacidade de encontrar todas as instâncias relevantes em um conjunto de dados, precisão expressa a proporção dos pontos de dados que nosso modelo diz serem relevantes, na verdade, eram relevantes.
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