Описание тега precision-recall

Точность и отзыв - это статистические показатели эффективности алгоритмов поиска информации, основанных на двоичной классификации. Точность - это мера процента всех релевантных классификаций (извлеченных элементов). Отзыв - это мера процента соответствующих классификаций (извлеченных элементов), успешно обнаруженных алгоритмом, по сравнению со всеми соответствующими элементами, которые существуют и могли быть найдены.

Для двоичной классификации фундаментальные величины - это процент истинно положительных, ложноположительных, истинно отрицательных и ложно отрицательных классификаций, полученных с помощью алгоритма классификации. В контексте поиска информации "Положительный" результат - это элемент, извлеченный алгоритмом, а "Отрицательный" результат - это элемент, не полученный алгоритмом.

"Истина" или "Ложь" относятся к тому, была ли на самом деле классификация, сделанная алгоритмом, правильной.

Таким образом, в контексте поиска информации "Истинно положительный результат" означает процент случаев, когда алгоритм получил элемент и должен иметь его, "Истинно отрицательный" означает, что алгоритм не получил элемент и не должен его получать. "Ложно-положительное" означает, что алгоритм получил элемент и не должен иметь его, "Ложно-отрицательный" означает, что алгоритм не смог получить элемент, но должен.

Точность определяется как истинное положительное /(истинное положительное + ложное положительное). Таким образом, это мера доли классификаций (элементов, извлеченных алгоритмом), которые являются правильными или релевантными, в виде процента от всех элементов, извлекаемых алгоритмом.

Отзыв определяется как истинно положительный /(истинно положительный + ложно отрицательный). Таким образом, это мера доли правильных или релевантных классификаций (элементов, извлеченных алгоритмом), которые были фактически найдены, по отношению к общему количеству соответствующих элементов.