माफी अगर यह एक बहुत स्पष्ट सवाल है, लेकिन मैं विभिन्न पोस्ट पढ़ रहा हूं और एक अच्छी पुष्टि नहीं मिल सकती है। वर्गीकरण के मामले में, एक वर्गीकरण की सटीकता = 1- परीक्षण त्रुटि दर है ? मुझे लगता है कि सटीकता , लेकिन मेरा सवाल यह है कि सटीकता और परीक्षण त्रुटि दर संबंधित कैसे हैं।
जवाबों:
सिद्धांत रूप में, सटीकता इस प्रकार सही ढंग से भविष्यवाणी किए गए मामलों का अंश है। 1-मिसकैलिसेड मामलों का अंश, यह त्रुटि (दर) है। दोनों शब्दों को कभी-कभी अधिक अस्पष्ट तरीके से उपयोग किया जा सकता है, और अलग-अलग चीजों को कवर किया जा सकता है, जैसे कक्षा-संतुलित त्रुटि / सटीकता या यहां तक कि एफ-स्कोर या AUROC - कागज में एक उचित स्पष्टीकरण को शामिल करना / शामिल करना हमेशा सबसे अच्छा होता है। रिपोर्ट good।
यह भी ध्यान दें कि परीक्षण त्रुटि दर का अर्थ एक परीक्षण सेट पर त्रुटि है, इसलिए यह 1-परीक्षण सेट सटीकता की संभावना है, और आसपास अन्य उड़ने वाली सटीकता हो सकती है।
@mbq ने उत्तर दिया:
"1-गर्भपात के मामलों का अंश, यह त्रुटि (दर) है"
हालाँकि, यह गलत लगता है क्योंकि मिसकैरेज और त्रुटि एक ही बात है। नीचे देखें ( http://www.dataschool.io/simple-guide-to-confusion-matrix-terminology ) से:
सटीकता: कुल मिलाकर, क्लासिफायरियर कितनी बार सही है? (टीपी + टीएन) / कुल = (१०० + ५०) / १६५ = ०.९ १
विविधीकरण दर: कुल मिलाकर, यह कितनी बार गलत है? (एफपी + एफएन) / कुल = (१० + ५) / १६५ = ०.०१ १ माइनस एक्यूरेसी के बराबर
"त्रुटि दर" के रूप में भी जाना जाता है