측정 쪽에선 (
precision vs accuracy)가 비교됨 ....
정확도,accuracy
ML쪽에선 (
precision vs recall)이 비교됨 ....
재현율,recall .........? CHK
true positive / total positive.
Ratio of true positives to all the predicted positives.
Precision = TP / (TP + FP)
Related:
F-measure (curr
측도,measure)계산에 recall과 함께 필요.
비교:
재현율,recall =
민감도,sensitivity = Recall = TP / (TP + FN)
재현율만 높다 - 정답이라 생각하는 것은 많이 찾겠지만, 오답이 많을 것이다.
정확도만 높다 - 정답이라 생각하는 것을 적게 찾겠지만, 그것들은 대부분 정답일 것이다.
(
precision-recall trade-off)
뇌종양 예측에서는 recall이 더 중요하다. 실제 뇌종양인데 뇌종양이 아닌 것으로 예측하면 위험하기 때문이다.
스팸메일 필터링에서는 precision이 더 중요하다. 정상 메일을 스팸으로 분류해버리면 곤란하기 때문이다.
(기타 misc)
precision의 다른 뜻을 분리하기 위해
정밀성,precision페이지를 따로 만드는 방법도 가능하다.