machine-learning - 適合率または再現率は大声で話しますか？

Question

「A」と「B」の2つのアプローチを使用して、テキスト分類研究プロジェクトを評価しているとします。アプローチ「A」を使用すると、精度がax％向上しますが、「B」を使用すると、リコールがax％向上します。どうすればAまたはBのアプローチが優れていると言えますか？

Answer 1

それはあなたの目標に依存します。返されたクラスの最初のいくつかを正しくする必要がある場合は、正確さを追求する必要があります。関連するすべてのクラスを返すことに集中したい場合は、再現率を上げてみてください。

適合率と再現率の両方が重要な場合、よく使用されるメジャーは、適合率と再現率を1つのメジャーに組み合わせたF1スコアです。

Answer 2

@Siccoが書いたことに完全に同意します。

また、 Courseraの機械学習コースからのこのビデオをご覧になることをお勧めします。ビデオから：場合によっては、しきい値を変更することで適合率を操作して再現率を上げることができます。何があなたにとってより重要かわからない場合は、F1に固執してください。