Verstehen Sie Präzision vs. Rückruf anhand eines Beispiels

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Verstehen Sie Präzision vs. Rückruf anhand eines Beispiels

In diesem Blog konzentriere ich mich auf die Leistungskennzahlen zur Bewertung unseres Klassifizierungsmodells. Insbesondere werde ich die Bedeutung von Modellbewertungsmetriken – Präzision und Erinnerungsvermögen anhand von Beispielen aus dem wirklichen Leben – demonstrieren und die damit verbundenen Kompromisse erläutern.

Lassen Sie uns sie anhand eines Beispiels verstehen:

Angenommen, Sie sind Manager eines Immobilienunternehmens und möchten anhand eines solchen Klassifikators sagen, ob Sie die Immobilie zum Verkauf auswählen sollten oder nicht.

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Jetzt möchte ich den Klassifikator verwenden, weil ich, wenn ich die Immobilie zum Verkauf abhole, einen Makler beauftrage, Marketing für diese Immobilie mache und verschiedene Aktivitäten durchführe, um sie zu verkaufen. Also im Grunde genommen, Für all diese Aktivitäten entstehen mir Kosten. Sagen Sie jetzt, wenn diese Immobilie nicht verkauft wird, werden meine Kosten gesenkt.

Also, von meinem Klassifikator möchte ich, dass jedes Mal, wenn es vorhersagt, dass das Haus verkauft wird, es meistens genau sein sollte. Es wird dazu beitragen, das Risiko zu minimieren, mein Geld und verschiedene andere Ressourcen zu verlieren. Hier können Sie also sagen, dass Sie von all den positiven Vorhersagen (zu verkaufendes Haus) möchten, dass die meisten davon richtig sind, d. TP / (TP + FP) . Und das ist Präzision. Wir können definieren Präzision als, Prozentsatz unseres Ergebnisses, der relevant ist.

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Verstehen Sie Präzision vs. Rückruf anhand eines Beispiels

In diesem Blog konzentriere ich mich auf die Leistungskennzahlen zur Bewertung unseres Klassifizierungsmodells. Insbesondere werde ich die Bedeutung von Modellbewertungsmetriken – Präzision und Erinnerungsvermögen anhand von Beispielen aus dem wirklichen Leben – demonstrieren und die damit verbundenen Kompromisse erläutern.