Die Genauigkeit ist der Bruchteil der abgerufenen Instanzen, die relevant sind, während der Rückruf (auch als Empfindlichkeit bezeichnet) der Bruchteil der relevanten Instanzen ist, die abgerufen werden.
Ich kenne ihre Bedeutung, aber ich weiß nicht, warum es Rückruf heißt ? Ich bin kein englischer Muttersprachler. Ich weiß, dass Rückruf bedeutet, sich zu erinnern, dann weiß ich nicht, wie wichtig diese Bedeutung für dieses Konzept ist! Vielleicht war die Abdeckung besser, weil sie zeigt, wie viele Instanzen abgedeckt wurden ... oder einen anderen Begriff.
Außerdem ist Sensibilität für mich auch unempfindlich!
Könnten Sie mir bitte helfen, diese Wörter mit dem Konzept zu verknüpfen und sie zu verstehen?
performance
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Ahmad
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Antworten:
Ich denke, der Begriff "Empfindlichkeit" stammt aus der Welt der medizinischen Tests. Ein sehr empfindlicher Test wird für die meisten oder alle Personen, die den Test machen und wirklich an einer Krankheit leiden, sowie für viele Personen, die dies nicht tun, positiv sein. Dies entspricht einem hohen Rückruf, dh die Abfrage ruft die meisten oder alle relevanten Dokumente sowie viele möglicherweise nicht relevante ab.
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Rückruf bedeutet, zurückzubringen oder sich zu erinnern. Die Terminologie stammt aus dem Informationsabruf, bei dem sie normalerweise auf eine Ergebnismenge aus einer Abfrage angewendet wird. Ich nehme an, der Sinn davon ist, wie viel von den richtigen Antworten wurde von der Abfrage abgerufen? Wie viel davon wurde zurückgerufen?
Ich weiß nicht, ob "Berichterstattung" besser ist oder nicht. Das Wort "Empfindlichkeit" bedeutet auch dasselbe wie "Rückruf". In jedem Fall sind dies nur die Standardwörter für diese Ideen.
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Rückruf wird als "Rückruf" bezeichnet, da es sich um den Bruchteil relevanter (Trainingssatz-) Instanzen handelt, die "zurückgerufen" wurden (ja oder "abgerufen", wie Sie vorschlagen. "Berichterstattung" wäre mehrdeutiger und könnte als andere Dinge falsch interpretiert werden, z Der Prozentsatz des Trainingssatzes, auf dem Sie trainiert haben (z. B. eine Partition. Ihre vorgeschlagene "Abdeckung" wäre für den Trainingssatz sinnvoll, nicht jedoch für den Testsatz, daher ist er viel zu vieldeutig).
Ich habe immer angenommen, dass der Grund, warum "Rückruf" auch als "Empfindlichkeit" bekannt ist, auf Signalverarbeitung oder medizinische Einflüsse zurückzuführen ist: Denken Sie an einen Minensuchgerät oder ein Radar oder einen Test für eine Krankheit: "empfindlich" würde bedeuten, dass er zunimmt die meisten / alle bekannten relevanten Exemplare (aus dem Trainingsset).
Ja, die meisten arkanen Namen dieser Begriffe sind ernsthaft unintuitiv und ein Patchwork-Quilt, der über viele Jahrzehnte aus einem Vokabular aus verschiedenen Bereichen stammt, aber sie sind jetzt in Stein gemeißelt, sodass Sie nur eine Mnemonik finden müssen, um sie zu lernen und nicht zu bekommen zu aufgelegt und mit Dingen weitermachen ...
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Haftungsausschluss: Ich bin auch kein Muttersprachler.
Das erste, was mir in den Sinn kam, ist, dass Sie manchmal in den Nachrichten hören, dass ein Autohersteller aufgrund einiger Probleme einige Fahrzeuge zurückrufen muss . Normalerweise erinnern sie sich jedoch nur an Autos, die auf bestimmten Kriterien basieren. Daher werden nicht alle Autos mit dem Problem "zurückgerufen". Um es neu zu formulieren: Während einige der Probleme (richtig positiv) zurückgerufen werden, qualifizieren sich andere mit den Problemen möglicherweise nicht für die Kriterien des Rückrufs (falsch negativ).
Ich denke, Sensibilität kann unter dem Gesichtspunkt der "Regel / Kriterien des Rückrufs" interpretiert werden . Eine höhere Empfindlichkeit bedeutet, dass die Regel empfindlicher für das Problem ist (z. B. die Probleme eines Autos), dies führt jedoch wahrscheinlich zu einem höheren falsch positiven Ergebnis.
Insgesamt gehört der Rückruf zu den wirklich positiven Ergebnissen, die der Prozentsatz hat, der erfolgreich identifiziert (zurückgerufen) wurde. Die Empfindlichkeit gibt an, wie empfindlich die Klassifizierungsregel / der Klassifizierungsalgorithmus für das Problem ist (Attribute des wahren Positivs).
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