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我對精度和召回沒有太多的知識。我設計了一個推薦系統。它給了我 精度值= 0.409 和回覆值= 0.067 我們知道,精確度和召回,雖然我不知道有關是負相關的。那我的系統呢?推薦系統的高精度和非常低迴憶的含義是什麼?
它確定如果我可以提高精度值並減少回憶值 值?
我對精度和召回沒有太多的知識。我設計了一個推薦系統。它給了我 精度值= 0.409 和回覆值= 0.067 我們知道,精確度和召回,雖然我不知道有關是負相關的。那我的系統呢?推薦系統的高精度和非常低迴憶的含義是什麼?
它確定如果我可以提高精度值並減少回憶值 值?
精度是您選擇正數時正確性的百分比,因爲它僅取決於您的預測(取決於模型正面預測)。在另一方面,Recall衡量正面類別中正確率的百分比(即,在所有正面情況下,模型的真實決策的百分比是多少)。
那麼我的上述系統呢? –
召回過低。這意味着在真實答案爲真的情況下,您的模型選擇正確的比例爲0.067,這太低了。假設你有100個案例答案是肯定的,你的模型在6.7案例中決定答案是真實的,在93.3中決定答案是錯誤的。 – ZAhmed
這意味着我也必須增加召回的價值 –