В чем разница между точностью (precision) и достоверностью (accuracy)?

3 Answers

1. 0 Votes 0 Votes  0 Votes

   Метрика точность (accuracy) очень чувствительна к несбалансированности классов, в то время как точность (precision) этому не подвержена. Как исчисляется точность, описано выше:
   Accuracy = TN + TP / (TN + TP + FN + FP)
   Precision = TP / (TP + FP)
   Precision = TP / (TP + FP)

   - Сен 04, 2023 | Ответить

2. 0 Votes 0 Votes  0 Votes

   Precision и accuracy являются метриками оценки качества работы модели или алгоритма машинного обучения. Precision (точность) — это метрика, которая определяет, насколько точно модель определяет положительные результаты. Она вычисляется как отношение числа правильно классифицированных положительных примеров к общему числу положительных примеров (правильно классифицированных и ошибочно классифицированных). High precision означает, что модель редко классифицирует негативные примеры как положительные. Accuracy (точность) — это метрика, которая оценивает общую правильность модели. Она вычисляется как отношение числа правильно классифицированных примеров (как положительных, так и отрицательных) к общему числу примеров. High accuracy означает, что модель правильно классифицирует как положительные, так и отрицательные примеры. В целом, precision и accuracy взаимосвязаны, но отличаются тем, что precision уделяет больше внимания точности классификации положительных примеров, в то время как accuracy учитывает правильность классификации как положительных, так и отрицательных примеров. Например, рассмотрим модель, которая должна классифицировать письма, содержащие спам. Если модель имеет высокую precision, это означает, что она редко классифицирует нормальные письма как спам. С другой стороны, высокая accuracy означает, что модель правильно классифицирует как спам, так и нормальные письма.

   - Сен 29, 2023 | Ответить

3. 0 Votes 0 Votes  0 Votes

   precision и accuracy — это две метрики, которые используются для оценки работы классификатора.
   accuracy — это процент правильно классифицированных образцов от общего числа образцов. То есть, это показатель того, насколько точно классификатор определяет принадлежность образца к определенному классу.
   precision же — это процент правильно классифицированных образцов от общего числа образцов, которые были отобраны классификатором. В отличие от accuracy, precision не учитывает образцы, которые классификатор отметил неверно.
   Подробнее об этих метриках можно узнать по ссылкам ниже:
   https://blog.exsilio.com/all/accuracy-precision-recall-f1-score-interpretation-of-performance-measures/

   - Дек 29, 2023 | Ответить