क्यों याद नहीं सच नकारात्मक को ध्यान में रखना?

Question

क्यों याद नहीं सच नकारात्मक को ध्यान में रखना? उन प्रयोगों में जहां सही नकारात्मक सही सकारात्मक के रूप में महत्वपूर्ण हैं, क्या उनकी तुलना एक मीट्रिक है जो इसे ध्यान में रखती है?

Comments

मुझे लगता है कि ट्रू नेगेटिव रेट (जिसे अन्य सेटिंग्स में विशिष्टता भी कहा जाता है ) क्या आप ढूंढ रहे थे, लेकिन en.wikipedia.org/wiki/Preults_and_recall देखें ।

— chl

Answer 1

स्मरण करो (सटीकता के साथ संयोजन में) आम तौर पर उन क्षेत्रों में उपयोग किया जाता है जहां कोई मुख्य रूप से सकारात्मक को खोजने में रुचि रखता है। इस तरह के एक क्षेत्र के लिए एक उदाहरण है उदाहरण के प्रदर्शन का विपणन या (जैसा कि पहले ही ch'ls लिंक द्वारा सुझाया गया है) सूचना पुनर्प्राप्ति का क्षेत्र।

इसलिए:

यदि आप मुख्य रूप से नकारात्मक खोजने में रुचि रखते हैं, तो "ट्रू नेगेटिव रेट" (जैसा कि पहले से ही chl द्वारा सुझाया गया है) जाने का रास्ता है। लेकिन "नकारात्मक पर ध्यान केंद्रित करने के लिए सटीक" -मेट्रिक (यानी को देखने के लिए मत भूलना , क्योंकि अन्यथा "नकारात्मक नकारात्मक" की भविष्यवाणी को "नकारात्मक" सेट करके अनुकूलित किया जा सकता है सभी डेटा बिंदुओं के लिए)।$\frac{TN}{TN + FN}$

यदि आप नकारात्मक और सकारात्मक दोनों के लिए याद करने का अनुकूलन करने में रुचि रखते हैं, तो आपको "सटीकता" (फिर से chl के लिंक देखें) को देखना चाहिए। लेकिन वर्ग तिरछा से सावधान रहें (यानी आपके पास नकारात्मक या इसके विपरीत कई अधिक सकारात्मकताएं हैं ... इस मामले में सभी डेटा बिंदुओं के लिए प्रमुख वर्ग को भविष्यवाणी सेट करके सटीकता को "अनुकूलित" कर सकते हैं)।

Comments

मेरे प्रश्न के उत्तर के लिए धन्यवाद। मैं वास्तव में नकारात्मक और सकारात्मक दोनों के लिए अनुकूलन में दिलचस्पी रखता हूं। इस मामले में, ऐसा लगता है कि सटीकता tp, fp, tn, और fn को मानने का तरीका है। हालाँकि, जैसा कि आपने ऊपर उल्लेख किया है, मुझे वर्ग तिरछा के बारे में पता होना चाहिए। इस प्रकार, क्या मुझे इसका मुकाबला करने के लिए किसी अन्य मीट्रिक के साथ सटीकता प्रस्तुत करनी चाहिए? एक बार फिर धन्यवाद!

— रफी खाचदौरेन

@ राफी: आप मामूली वर्ग (यानी सटीक या सही नकारात्मक दर क्रमशः) के सही ढंग से वर्गीकृत उदाहरणों का अनुपात जोड़ सकते हैं। हालांकि, मुझे लगता है कि यह पर्याप्त होना चाहिए कि आप इस समस्या के बारे में अपनी जागरूकता का वर्णन करें और यह जांच लें कि मॉडल केवल प्रमुख वर्ग की भविष्यवाणी नहीं कर रहा है। लेकिन यह सिर्फ मेरी राय है।

— स्टीफेन

धन्यवाद! मुझे लगता है कि मैं उस मार्ग को लेकर जाऊंगा, यानी वर्तमान सटीकता और मॉडल केवल प्रमुख वर्ग की भविष्यवाणी नहीं कर रहा है।

— रफी खाचदौरेन १aff