מה זה דיוק וזכירה בכריית נתונים?

2024 מְחַבֵּר: Miles Stephen | [email protected]. שונה לאחרונה: 2023-12-15 23:36

בזמן דיוק מתייחס לאחוז התוצאות שלך הרלוונטיות, לִזכּוֹר מתייחס לאחוז מסך התוצאות הרלוונטיות המסווגות בצורה נכונה על ידי האלגוריתם שלך. לבעיות אחרות, יש צורך בהחלפה, ויש לקבל החלטה אם למקסם דיוק , או לִזכּוֹר.

יתרה מזאת, מה זה דיוק והיזכרות עם דוגמה?

דוגמא שֶׁל דיוק - לִזכּוֹר מדד להערכת איכות הפלט של המסווג. דיוק - לִזכּוֹר הוא מדד שימושי להצלחה של חיזוי כאשר השיעורים מאוד לא מאוזנים. באחזור מידע, דיוק הוא מדד לרלוונטיות התוצאה, בעוד לִזכּוֹר הוא מדד לכמה תוצאות רלוונטיות באמת מוחזרות.

מלבד לעיל, איך מחשבים דיוק וזכירה בכריית נתונים? לדוגמה, ציון דיוק וזיכרונות מושלם יביא לציון F-Measure מושלם:

1. F-Measure = (2 * דיוק * ריקול) / (דיוק + ריקול)
2. F-Measure = (2 * 1.0 * 1.0) / (1.0 + 1.0)
3. F-Measure = (2 * 1.0) / 2.0.
4. F-Measure = 1.0.

כמו כן לדעת, מהו דיוק בכריית נתונים?

בזיהוי תבניות, אחזור מידע ו מִיוּן (למידת מכונה), דיוק (נקרא גם ערך חיזוי חיובי) הוא החלק של המופעים הרלוונטיים מבין המופעים שאוחזרו, בעוד שזיכרון (הידוע גם בשם רגישות) הוא החלק של הכמות הכוללת של המופעים הרלוונטיים שהיו

מדוע אנו משתמשים בדייקנות ובזכירה?

דיוק הוא מוגדר כמספר החיוביות האמיתיות חלקי מספר החיוביות האמיתיות בתוספת מספר התוצאות החיוביות השגויות. בזמן לִזכּוֹר מבטא את היכולת למצוא את כל המופעים הרלוונטיים במערך נתונים, דיוק מבטא את השיעור של נקודות הנתונים שהמודל שלנו אומר שהיו רלוונטיות למעשה היו רלוונטיות.