HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

دقة

التاريخ

منذ 3 أعوام

دقةهو مقياس يستخدم في استرجاع المعلومات والتصنيف الإحصائي، ويشير إلى نسبة العينات الصحيحة المستخرجة إلى عدد العينات المستخرجة. هناك مفهوم مماثل وهو التذكير، والذي يشير إلى نسبة عدد العينات المستخرجة إلى العدد الإجمالي للعينات.

الفرق بين المفهومين (دقة مصفوفة الارتباك)

وتسمى أيضًا نتائج التصنيف الثنائي الأربعة بمصفوفة الارتباك، كما هو موضح في الشكل التالي:

الفئة الحقيقيةالتوقع إيجابيالتنبؤ سلبي
مثال إيجابيTP (مثال حقيقي)FP (مثال مضاد خاطئ)
مثال مضادFN (إيجابية خاطئة)TN (مثال مضاد صحيح)

هناك العديد من المقاييس المتعلقة بالنتائج المذكورة أعلاه:

الدقة P = TP / (TP + FP) احتمال أن تكون العينة المتوقعة 1 هي 1 بالفعل

تذكر R = TP / (TP + FN) احتمال التنبؤ بقيمة 1 في عينة تساوي 1 فعليًا

عندما تكون القيمتان بين 0 و1، كلما اقتربت القيمة من 1، زادت الاستدعاء أو الدقة.

العلاقة بين المفهومين

غالبًا ما يتم استخدام الدقة والتذكير للحكم على مؤشرات أداء التعلم الآلي. هناك نوعان رئيسيان: منحنى P-R ومقياس F1:

منحنى P-R:المنحنى الذي تم الحصول عليه بدقة واستدعاء كمحور X ومحور Y على التوالي؛

مقياس F1:المتوسط التوافقي للدقة والاسترجاع، والذي يتم تعريفه على أنه 1 / F 1 = 1 / 2 * (1 / P + 1 / R).

بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — عجّل تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك من خلال البرمجة المشتركة المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة المشتركة بالذكاء الاصطناعي
وحدات معالجة رسومات جاهزة
أفضل الأسعار
ابدأ الآن

Hyper Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp
دقة | الموسوعة | HyperAI