machine-learning - 機械学習でリコールとはどういう意味ですか？

Question

ベイズ分類器などの分類器のリコールの意味は何ですか？例を挙げてください。

たとえば、Precision=テストデータの正しい/正しい+間違ったドキュメント。リコールを理解する方法は？

Answer 1

Recall は、文字どおり、真陽性のうちどれだけが呼び出された(見つかった)か、つまり、正しいヒットもいくつ見つかったかです。

精度 (数式が正しくありません) は、返されたヒットのうち真陽性だった数、つまり見つかったヒットのうち正しいヒットだった数です。

Answer 2

ML の精度は、情報検索と同じです。

recall = TP / (TP + FN)
precision = TP / (TP + FP)

(TP = 真陽性、TN = 真陰性、FP = 偽陽性、FN = 偽陰性)。

これらの表記法をバイナリ分類子に使用することは理にかなっています。通常、「ポジティブ」はあまり一般的でない分類です。精度/再現率メトリックは、実際には、より一般的な混同マトリックスの #classes=2 という特定の形式であることに注意してください。

また、「精度」の表記は実際には精度であり、(TP+TN)/ ALL