Video: ¿Qué es precisión y recuperación en la minería de datos?
2024 Autor: Miles Stephen | [email protected]. Última modificación: 2023-12-15 23:35
Tiempo precisión se refiere al porcentaje de sus resultados que son relevantes, recordar se refiere al porcentaje del total de resultados relevantes clasificados correctamente por su algoritmo. Para otros problemas, se necesita una compensación y se debe tomar una decisión sobre si maximizar precisión , o recordar.
Además, ¿qué es precisión y recuerdo con ejemplo?
Ejemplo de Precisión - Recordar métrica para evaluar la calidad de salida del clasificador. Precisión - Recordar es una medida útil del éxito de la predicción cuando las clases están muy desequilibradas. En la recuperación de información, precisión es una medida de la relevancia de los resultados, mientras que recordar es una medida de cuántos resultados verdaderamente relevantes se devuelven.
Además de lo anterior, ¿cómo se calcula la precisión y la recuperación en la minería de datos? Por ejemplo, una precisión perfecta y un puntaje de recuperación daría como resultado un puntaje perfecto en la Medida F:
- F-Measure = (2 * Precisión * Recuperación) / (Precisión + Recuperación)
- Medida F = (2 * 1.0 * 1.0) / (1.0 + 1.0)
- Medida F = (2 * 1.0) / 2.0.
- Medida F = 1.0.
También hay que saber qué es la precisión en la minería de datos.
En reconocimiento de patrones, recuperación de información y clasificación (aprendizaje automático), precisión (también llamado valor predictivo positivo) es la fracción de instancias relevantes entre las instancias recuperadas, mientras que la recuperación (también conocida como sensibilidad) es la fracción de la cantidad total de instancias relevantes que fueron
¿Por qué utilizamos la precisión y el recuerdo?
La precisión es definido como el número de verdaderos positivos dividido por el número de verdaderos positivos más el número de falsos positivos. Tiempo recordar expresa la capacidad de encontrar todas las instancias relevantes en un conjunto de datos, precisión expresa la proporción de los puntos de datos que nuestro modelo dice que eran relevantes en realidad eran relevantes.
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