Γλωσσάριο

Ανάκληση (recall) στη μηχανική μάθηση

Τι είναι Ανάκληση (recall) στη μηχανική μάθηση;

Η ανάκληση (recall, ονομάζεται επίσης ευαισθησία ή ποσοστό αληθών θετικών) μετρά ποιο ποσοστό των πραγματικών θετικών περιπτώσεων εντοπίζει ένα μοντέλο: τα σωστά αναγνωρισμένα θετικά διά του συνόλου των πραγματικών θετικών. Αν ένα φίλτρο απάτης εντοπίζει 80 από 100 πραγματικές περιπτώσεις απάτης, η ανάκλησή του είναι 0,8. Η υψηλή ανάκληση έχει σημασία όταν οι περιπτώσεις που διαφεύγουν έχουν υψηλό κόστος, όπως στην ιατρική διάγνωση. Επειδή αγνοεί τους ψευδείς συναγερμούς, συνήθως εξετάζεται μαζί με την ακρίβεια (precision), για παράδειγμα στο F-score.

Θέματα

μετρική
αξιολόγηση μοντέλου
ταξινόμηση

Δοκιμάστε το KI.ordo

Πράκτορες, ροές εργασιών και πρότυπα σε έναν χώρο εργασίας – δωρεάν επίδειξη 24 ωρών.

Έναρξη επίδειξης

← Όλοι οι όροι

Σχετικοί όροι

Βαθμολογία F (F1 score)

Η βαθμολογία F (F-score) είναι μια μετρική για την αξιολόγηση μοντέλων ταξινόμησης. Η συνήθης βαθμολογία F1 είναι ο αρμονικός μέσος της ακρίβειας (precision – πόσα από τα προβλεπόμενα θετικά αποτελέσματα είναι σωστά) και της ανάκλησης (recall – πόσα από τα πραγματικά θετικά αποτελέσματα βρέθηκαν) και κυμαίνεται από 0 έως 1. Είναι ιδιαίτερα χρήσιμη με μη ισορροπημένα δεδομένα: ένα φίλτρο ανεπιθύμητης αλληλογραφίας που σχεδόν ποτέ δεν επισημαίνει spam μπορεί να έχει υψηλή ορθότητα αλλά χαμηλή βαθμολογία F1.

Μετρική αξιολόγησης
Κατάταξη
+1

Πίνακας σύγχυσης (confusion matrix)

Ένας πίνακας σύγχυσης (confusion matrix) είναι ένας πίνακας που συγκρίνει τις προβλέψεις ενός ταξινομητή με τις πραγματικές κλάσεις. Για δύο κλάσεις, δείχνει τα αληθή θετικά, τα ψευδώς θετικά, τα αληθή αρνητικά και τα ψευδώς αρνητικά. Από αυτόν μπορούν να υπολογιστούν μετρικές όπως η ακρίβεια, η ανάκληση και η βαθμολογία F1, και γίνεται σαφές ποια σφάλματα εμφανίζονται. Παράδειγμα: ένα φίλτρο ανεπιθύμητης αλληλογραφίας που επισημαίνει πολλά γνήσια email ως spam έχει πολλά ψευδώς θετικά, κάτι που συχνά κοστίζει περισσότερο από ένα μήνυμα spam που ξέφυγε.

Αξιολόγηση μοντέλων
Κατάταξη
+1

Καμπύλη ROC

Η καμπύλη ROC (receiver operating characteristic) δείχνει πόσο καλά ένα μοντέλο ταξινόμησης διαχωρίζει δύο κλάσεις. Για κάθε πιθανό όριο απόφασης απεικονίζει το ποσοστό αληθών θετικών (recall) έναντι του ποσοστού ψευδών θετικών. Όσο πιο κοντά φτάνει η καμπύλη στην πάνω αριστερή γωνία, τόσο καλύτερα· η διαγώνιος αντιστοιχεί σε καθαρή εικασία. Η περιοχή κάτω από αυτήν (AUC) συνοψίζει την καμπύλη σε έναν μόνο αριθμό και βοηθά, για παράδειγμα, στη σύγκριση διαφορετικών μοντέλων ανίχνευσης απάτης.

μετρική
αξιολόγηση μοντέλου
+1

Μέσος όρος μέσης ακρίβειας (mAP)

Ο μέσος όρος μέσης ακρίβειας (mean average precision, mAP) είναι μια μετρική που αξιολογεί πόσο καλά ένα σύστημα βρίσκει σχετικά αποτελέσματα και τα κατατάσσει κοντά στην κορυφή. Η μέση ακρίβεια (average precision) υπολογίζεται στη λίστα αποτελεσμάτων για κάθε ερώτημα ή κλάση αντικειμένων· η mAP είναι ο μέσος όρος όλων αυτών. Είναι τυπικό μέτρο για τις μηχανές αναζήτησης, τα συστήματα συστάσεων και την ανίχνευση αντικειμένων σε εικόνες, όπου εξαρτάται και από την απαιτούμενη επικάλυψη των πλαισίων οριοθέτησης (bounding boxes).

μετρική
αναζήτηση
+1