Примеры ответов Нейро на вопросы из разных сфер
Главная / Наука и образование / В чем разница между метриками Precision и Recall в задачах бинарной классификации?
Вопрос для Нейро
14 мая

В чем разница между метриками Precision и Recall в задачах бинарной классификации?

Нейро
На основе 5 источников

Разница между метриками Precision и Recall в задачах бинарной классификации заключается в том, что они преследуют разные цели. 1

Precision (точность) показывает долю верно-положительных объектов среди всех объектов, предсказанных как положительные. 1 Например, при классификации болезни — это доля действительно больных пациентов среди всех предсказанных как больные. 1 Precision важен, если нужно минимизировать число ложных срабатываний классификатора. 1

Recall (полнота) показывает долю верно-положительных объектов среди всех объектов, в действительности принадлежащих положительному классу. 1 В примере выше recall важен, если нужно обнаружить всех больных пациентов, пусть и с некоторой долей ложных срабатываний. 1

Таким образом, когда модель имеет высокий уровень Recall, но низкую Precision, она правильно определяет большинство положительных объектов, но имеет много ложных срабатываний. 3 Если модель имеет большую Precision, но низкий Recall, то она делает высокоточные предсказания, определяя класс положительный, но производит всего несколько таких прогнозов. 3

0
Ответ сформирован YandexGPT на основе текстов выбранных сайтов. В нём могут быть неточности.
Примеры полезных ответов Нейро на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Нейро.
Задать новый вопрос
Задайте вопрос...
…и сразу получите ответ в Поиске с Нейро
Войдите, чтобы поставить лайк
С Яндекс ID это займёт пару секунд
Войти
Sun Jul 06 2025 19:00:58 GMT+0300 (Moscow Standard Time)