Ի՞նչ է ճշգրտությունը և հիշեցումը տվյալների հանքարդյունաբերության մեջ:

2024 Հեղինակ: Miles Stephen | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:37

Մինչդեռ ճշգրտություն վերաբերում է ձեր համապատասխան արդյունքների տոկոսին, հիշել վերաբերում է ձեր ալգորիթմի կողմից ճիշտ դասակարգված ընդհանուր համապատասխան արդյունքների տոկոսին: Այլ խնդիրների դեպքում փոխզիջում է պետք, և պետք է որոշում կայացվի՝ առավելագույնի հասցնելու համար ճշգրտություն , կամ հիշել.

Ավելին, ի՞նչ է ճշգրտությունը և օրինակով հիշելը:

Օրինակ -ից Ճշգրտություն - Հիշեցնենք մետրիկ՝ դասակարգիչի ելքային որակը գնահատելու համար: Ճշգրտություն - Հիշեցնենք Կանխատեսման հաջողության օգտակար չափանիշ է, երբ դասերը շատ անհավասարակշռված են: Տեղեկատվության որոնման ընթացքում, ճշգրտություն արդյունքի համապատասխանության չափանիշ է, մինչդեռ հիշել չափում է, թե որքան իսկապես համապատասխան արդյունքներ են վերադարձվում:

Բացի վերը նշվածից, ինչպե՞ս եք հաշվարկում ճշգրտությունը և հետկանչումը տվյալների մայնինգում: Օրինակ, կատարյալ ճշգրտության և հիշողության միավորը կհանգեցնի F-Measure-ի կատարյալ միավորի.

1. F-Measure = (2 * Precision * Recall) / (Ճշգրտություն + Հետկանչում)
2. F-Measure = (2 * 1.0 * 1.0) / (1.0 + 1.0)
3. F-Measure = (2 * 1.0) / 2.0:
4. F-Measure = 1.0:

Նաև պետք է իմանալ, թե ինչ է ճշգրտությունը տվյալների հանքարդյունաբերության մեջ:

Կաղապարների ճանաչման, տեղեկատվության որոնման և դասակարգում (մեքենայական ուսուցում), ճշգրտություն (նաև կոչվում է դրական կանխատեսող արժեք) առբերված դեպքերի միջև համապատասխան դեպքերի մասնաբաժինն է, մինչդեռ հետկանչումը (նաև հայտնի է որպես զգայունություն) համապատասխան դեպքերի ընդհանուր քանակի մասն է, որը եղել է:

Ինչու՞ ենք մենք օգտագործում ճշգրտությունը և հիշելը:

Ճշգրտությունն է սահմանվում է որպես ճշմարիտ դրականների թիվը՝ բաժանված ճշմարիտ դրականների թվին գումարած կեղծ դրականների թվին: Մինչդեռ հիշել արտահայտում է տվյալների շտեմարանում բոլոր համապատասխան օրինակները գտնելու ունակությունը, ճշգրտություն արտահայտում է տվյալների այն կետերի համամասնությունը, որոնք մեր մոդելն ասում է, որ տեղին էին, իրականում տեղին էին: