В чем разница между точностью и полнотой при оценке системы распознавания лиц?

Разница между точностью и полнотой при оценке системы распознавания лиц заключается в том, что каждый из этих показателей оценивает разные аспекты производительности системы. kryptonite.ru

Точность показывает, сколько из предсказанных позитивных объектов оказались действительно позитивными. icmmg.nsc.ru Измеряется как доля верно классифицированных объектов от общего числа положительных примеров (в которых классификатор счёл, что пример содержит объект данного класса). kryptonite.ru

Полнота показывает, сколько от общего числа реальных позитивных объектов было предсказано как позитивный класс. icmmg.nsc.ru Рассчитывается как доля правильно классифицированных положительных примеров от общего числа истинно положительных примеров. kryptonite.ru

При увеличении точности обычно уменьшается полнота и наоборот. kryptonite.ru Это связано с предсказаниями, которые классификатор делает при принятии решения о том, к какому классу отнести каждый пример. kryptonite.ru

При выборе между точностью и полнотой необходимо учитывать конкретные требования задачи. kryptonite.ru Если важно минимизировать ложные положительные прогнозы (неверно классифицированные негативные примеры), стоит ориентироваться на точность. kryptonite.ru Если более важно избегать пропуска положительных примеров (нужно минимизировать ложные отрицательные прогнозы), стоит ориентироваться на полноту. kryptonite.ru