Precisionsmått är ett nyckelkoncept i Machine Learning och statistik särskilt när man utvärderar prestandan för klassificeringsmodeller . Det hjälper oss att förstå hur väl en modell korrekt identifierar positiva fall .
Här är en uppdelning:
1. Vad är precision?
Precision hänvisar till andelen korrekt identifierade positiva fall av alla fall som förutspås som positiva . I enklare termer svarar det: "Av alla fall som vi förutspådde som positiva, hur många var faktiskt positiva?"
2. Formel:
Precision beräknas med följande formel:
Precision =sanna positiva / (sanna positiva positiva effekter)
* sanna positiva (TP): Fall korrekt klassificeras som positiva.
* False Positives (FP): Fall klassificeras felaktigt som positiva (även kallade "typ I -fel").
3. Exempel:
Föreställ dig ett skräppostdetekteringssystem. Vi utbildade systemet för att identifiera e -postmeddelanden som är skräppost.
* Sanna positiva: Systemet identifierar korrekt 80 skräppostmeddelanden.
* Falska positiva: Systemet flaggar felaktigt 20 legitima e -postmeddelanden som skräppost.
Precisionen skulle vara:
Precision =80 / (80 + 20) =0,8 eller 80%
Detta innebär att 80% av de e -postmeddelanden som systemet identifierade som skräppost faktiskt var skräppost.
4. När är precision viktig?
Precision är avgörande i scenarier där falska positiver är kostsamma eller oönskade , som:
* Medicinsk diagnos: Ett falskt positivt i en cancerundersökning kan leda till onödig ångest och behandlingar.
* skräppostfiltrering: Falska positiva effekter kan innebära att legitima e -postmeddelanden är blockerade, vilket resulterar i missad kommunikation.
* Bedrägeridetektering: En falsk positiv kan leda till att en oskyldig person felaktigt anklagas för bedrägeri.
5. Begränsningar av precision:
Precision ensam berättar inte hela historien. Det är viktigt att överväga andra mätvärden som:
* återkallelse (känslighet): Hur många av de faktiska positiva fallen identifierades korrekt?
* F1-poäng: Ett harmoniskt medelvärde för precision och återkallelse, som erbjuder en balanserad vy.
Sammanfattningsvis är precision en värdefull metrisk för att bedöma noggrannheten i en klassificeringsmodell för att identifiera positiva fall. Det är emellertid avgörande att överväga det i samband med andra mätvärden för en omfattande förståelse av modellprestanda.
