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機械学習でリコールとはどういう意味ですか？

検索エンジンでのリコールの意味は知っていますが、分類子のリコールの意味は何ですか？ベイズ分類器？例を挙げてください、ありがとう。

たとえば、Precision =テストデータの正しい/正しい+間違ったドキュメント。リコールを理解する方法は？

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user1687717

文字通りリコールはtrueポジティブの数がリコールされた ）（found）、つまり、正しいヒットがいくつ見つかったか。

精度（式が正しくありません）は返されたヒットの数がtrueポジティブつまり、見つかったもののうち、正しいヒットがいくつあったか。

実際、それはかなり簡単です。

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Anony-Mousse

ウィキペディアの 適合率と再現率 の説明が非常に役立つことがわかりました。

写真で犬を認識するためのコンピュータプログラムが、12匹の犬と数匹の猫を含む写真で8匹の犬を識別すると仮定します。識別された8匹の犬のうち、5匹は実際には犬（真陽性）であり、残りは猫（偽陽性）です。プログラムの精度は5/8ですが、リコールは5/12です。検索エンジンが30ページを返し、そのうち20ページだけが関連していて、40ページの追加の関連ページを返さなかった場合、精度は20/30 = 2/3で、リコールは20/60 = 1/3です。

したがって、この場合、精度は「検索結果の有用性」であり、再現率は「結果の完全性」です。

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Patrick

MLの適合率は、情報検索の場合と同じです。

recall = TP / (TP + FN)
precision = TP / (TP + FP)

（TP = True Positive、TN = True Negative、FP = False Positive、FN = False Negative）。

これらの表記を二項分類子に使用することは理にかなっています。通常、「正」はあまり一般的ではない分類です。適合率/再現率の指標は、実際には特定の形式であり、より一般的な 混同行列 の場合は＃classes = 2であることに注意してください。

また、「精度」の表記は実際にはaccuracyであり、(TP+TN)/ ALL

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amit

非常に単純な言葉で：たとえば、政治家を示す一連の写真で、政治家XYの写真が他の政治家ではなくA.メルケルを示していると正しく認識されたのは何回ですか。

  • 精度は、他の人が認識された回数の比率です（誤検知）:(正しいヒット）/（正しいヒット）+（誤検知）

  • リコールは、写真に写っている人の名前が誤って認識された回数の比率です（「リコール」）:(正しい呼び出し）/（正しい呼び出し）+（誤った呼び出し）

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fugu2

これらの用語は、実際には信号検出理論に由来しています。詳細については、 http://en.wikipedia.org/wiki/Receiver_operating_characteristic を参照してください。

右側の「混同行列からの用語と派生」の下。

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thang