Data mining-də dəqiqlik və geri çağırma nədir?
Data mining-də dəqiqlik və geri çağırma nədir?

Video: Data mining-də dəqiqlik və geri çağırma nədir?

Video: Data mining-də dəqiqlik və geri çağırma nədir?
Video: ЛЮБОВЬ С ДОСТАВКОЙ НА ДОМ (2020). Романтическая комедия. Хит 2024, Noyabr
Anonim

ikən dəqiqlik nəticələrinizin müvafiq olan faizinə istinad edir, xatırlamaq alqoritminiz tərəfindən düzgün təsnif edilmiş ümumi müvafiq nəticələrin faizinə istinad edir. Digər problemlər üçün kompensasiya lazımdır və maksimuma çatmaq üçün qərar qəbul edilməlidir dəqiqlik , və ya xatırlamaq.

Bundan əlavə, nümunə ilə dəqiqlik və xatırlama nədir?

Misal of Dəqiqlik - Xatırla təsnifatçının çıxış keyfiyyətini qiymətləndirmək üçün metrik. Dəqiqlik - Xatırla siniflər çox balanssız olduqda proqnozlaşdırma müvəffəqiyyətinin faydalı bir ölçüsüdür. Məlumat axtarışında, dəqiqlik nəticənin uyğunluğunun ölçüsüdür, halbuki xatırlamaq nə qədər həqiqətən müvafiq nəticələrin qaytarıldığının ölçüsüdür.

Yuxarıdakılardan əlavə, məlumatların əldə edilməsində dəqiqliyi və geri çağırışı necə hesablayırsınız? Məsələn, mükəmməl dəqiqlik və geri çağırma balı mükəmməl F-Measure balı ilə nəticələnəcək:

  1. F-Ölçüsü = (2 * Dəqiqlik * Geri çağırma) / (Dəqiqlik + Geri Çağırış)
  2. F-Ölçüsü = (2 * 1,0 * 1,0) / (1,0 + 1,0)
  3. F-Ölçüsü = (2 * 1.0) / 2.0.
  4. F-Ölçüsü = 1.0.

Həmçinin bilmək lazımdır ki, məlumatların əldə edilməsində dəqiqlik nədir?

Nümunələrin tanınması, məlumatların axtarışı və təsnifat (maşın öyrənmə), dəqiqlik (həmçinin müsbət proqnozlaşdırıcı dəyər adlanır) əldə edilmiş nümunələr arasında müvafiq nümunələrin bir hissəsidir, geri çağırma (həmçinin həssaslıq kimi tanınır) isə müvafiq nümunələrin ümumi məbləğinin hissəsidir.

Nə üçün dəqiqlik və geri çağırışdan istifadə edirik?

Dəqiqlikdir həqiqi müsbətlərin sayının həqiqi müsbətlərin sayına üstəgəl yanlış müsbətlərin sayına bölünməsi kimi müəyyən edilir. ikən xatırlamaq verilənlər bazasında bütün müvafiq nümunələri tapmaq qabiliyyətini ifadə edir, dəqiqlik modelimizin aktual olduğunu söylədiyi məlumat nöqtələrinin nisbətini ifadə edir.

Tövsiyə: