מילון מושגים
Precision / Recall
נקרא גם: פרסיזן, ריקול, דיוק ושלמות, דיוק מול כיסוי, Precision, Recall, Precision and Recall, F1, כמה תפסנו, כמה טעינו, true positive rate, TPR, accuracy
הסבר פורמלי#
Precision הוא שיעור הסיווגים החיוביים של המודל שהם אכן חיוביים: TP/(TP+FP). Recall (שיעור החיוביים האמיתיים) הוא שיעור המקרים החיוביים האמיתיים שהמודל סיווג נכון כחיוביים: TP/(TP+FN). לרוב משפרים אחד על חשבון השני, ולכן בוחרים איזון לפי מחיר הטעות בכל כיוון. הטעויות עצמן מוסברות בערך False Positive / False Negative.
הסבר בגובה העיניים#
דמיינו מסנן ספאם. Precision גבוה: כמעט כל מה שהוא סימן כספאם באמת ספאם. Recall גבוה: הוא תפס כמעט כל הספאם שהיה בתיבה. מסנן קפדני מדי ישמיד מיילים אמיתיים, ומסנן מתירני מדי יעביר ספאם.
למה זה חשוב בפועל#
כששואלים "כמה המערכת מדויקת", כדאי לשאול איזו טעות יקרה יותר לכם: להחמיץ מקרה אמיתי או להתריע סתם. מזה נגזר איזה מדד חשוב יותר.
תגיות#
- precision
- recall
- classification
- metrics