Называется ли смысл в задаче классификации по 2 классам?

Question

Я знаю, что Recall = TP/(TP + FN)

Предположим, что я учитываю значения отзыва для разных контекстов классификатора. В одном контексте я воспринимаю classA как мой положительный класс и класс B как свой отрицательный класс. В другом контексте я воспринимаю classA как мой отрицательный класс и класс B как мой положительный класс.

значение Пусть R1 и R2 быть значением напомнят в этих контекстах

R1=TP1/(TP1+FN1) 
R2=TP2/(TP2+FN2) 
But TP2=FN1 and FN2=TP1 
So R2=FN1/(TP1+FN1) 
So R1+R2=1 

Что случилось в этом споре? [Я чувствую, что что-то не так, потому что я видел, классификаторы оцениваются с помощью отзыва].

Эквивалентно, Если меня попросят вычислить отзыв классификатора, это R1 или это R2? Как вы решаете

Answer 1

Чтобы получить значимый результат, вам необходимо оценить как точность, так и отзыв. Оценка изоляции в отдельности имеет хорошие шансы плохо оценить функцию.

Recall is только при умении сказать, что товар находится в классе, если он на самом деле есть. Если смотреть только на отзыве (не глядя на точности), это тривиально, чтобы получить высший балл:

bool ismember(item, class) { 
    return true; 
} 

Гарантировано дать 100% совершенно RECALL каждый время. Проблема заключается в том, что его точность явно воняет (на самом деле, его точность 0 - это не может отклонять элементы, которые не являются членами группы, потому что она никогда не отвергает ничего

И наоборот, если. мы смотрим на точности в отрыве от отзыва, это столь же тривиально, чтобы получить идеальный результат каждый раз:.

bool ismember(item, class) { 
    return false; 
} 

Precision является возможностью отказаться от нечленов и сделать вывод, что они не являются членами класса с этого говорит, что ничто не является членом класса, его точность оценки всегда на 100% идеальна. Конечно, у нее есть противоположная проблема: на этот раз rec все равно 0.

Резюме: нам нужно посмотреть как Напомним и точность, чтобы получить осмысленный результат.