Как компромисс между Precision и Recall может повлиять на качество машинного обучения?

Компромисс между Precision и Recall может повлиять на качество машинного обучения следующим образом: обычно улучшение одной метрики приводит к ухудшению другой. sky.pro

Когда модель настраивают для повышения точности (Precision), она становится более избирательной в маркировке положительных результатов. keylabs.ai Это может уменьшить количество ложноположительных результатов, но есть риск пропустить некоторые истинные положительные случаи, что снижает полноту (Recall). keylabs.ai

Напротив, увеличение полноты (Recall) означает, что модель захватывает больше истинных положительных случаев, часто приводя к большему количеству ложноположительных результатов и, таким образом, к снижению точности (Precision). keylabs.ai

Выбор между Precision и Recall зависит от конкретной задачи и стоимости ошибок. pareto.ai encord.com Например, Precision важнее, когда высока цена ложной тревоги, а Recall — когда цена пропуска положительного случая существенна. sky.pro

Чтобы управлять компромиссом, специалисты по обработке данных используют такие методы, как регулировка порогов классификации или применение разных функций потерь во время обучения. keylabs.ai