作者ken83715 (冒烟的宏)
看板DataScience
标题[讨论] Precision & Recall
时间Sat May 19 01:47:09 2018
大家好 我是小小研究生
想请问大家对於Precision以及Recall的想法
通常是什麽情况下会特别注重Precision
又什麽情况会注重Recall呢?
最近在教机器学习关於评估模型
TP FP TN FN的部分
我自己的想法是
>>例如判断有无得到传染病
Precision指的是在模型判断有传染病的人之中
真的有得到传染病的人有多少比例
Recall是在所有得到传染病的人里面
有被模型找到的人占多少比例
我会希望Recall尽量高一点
因为不想有没被筛检出来的人
会造成疫情扩散之类的
>>另外一个例子 判断是否是潜在罪犯
预防性羁押
Precision指的是模型判断是犯人之中
真的是犯人的比例
Recall是在所有犯人中
有被模型抓到的比例
这个例子里面我应该会比较注重Precision
因为不想冤枉好人
>>所以简单来说是
如果宁可错杀100不可放过1人
就会注重Recall
反之宁愿放过100不可错杀1人
就会注重Precision
如果有别的想法也可以提出~
想请问大家的想法
虽然有f1 score
对於Precision跟Recall
在什麽样的情境下会怎麽去评估模型呢?
什麽样的情况会注重哪一个?
谢谢大家~
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1F：→ siscon: 完全看情况 看你要解的问题是啥05/19 01:58
2F：→ siscon: 工程上从来就不是越准越好 而是要准到够用05/19 01:59
3F：推 littleyuan: 看情况。一般来说要有对该领域熟的人提出建议帮忙你下05/19 02:05
4F：→ littleyuan: 决定05/19 02:05
5F：→ ken83715: 也是 够用就好 只是想知道还有没有其他类似的情况考虑05/19 02:05
6F：→ ken83715: 其中一个05/19 02:05
7F：→ ken83715: 在教学的时候发现好难举例XD05/19 02:06
※ 编辑: ken83715 (180.204.33.71), 05/19/2018 02:06:38
8F：推 tsoahans: 在异常检测就是代表误报率跟侦错率 实际还是要看应用 05/19 02:10
9F：→ tsoahans: 一般是在Precision可接受的情况下尽量提高Recall 05/19 02:10
10F：→ tsoahans: 另外你举的例子 警察也不可能完全相信模型 应该是把模型 05/19 02:14
11F：→ tsoahans: 判断为犯人的人仔细调查 如果误判 顶多就浪费一些时间 05/19 02:14
12F：→ tsoahans: 但如果漏抓就会很麻烦 05/19 02:15
13F：→ bestchiao: 原po举的例子我觉得不错阿 其实就是一个权衡问题 case 05/19 03:02
14F：→ bestchiao: by case看你着重在哪个目标吧 05/19 03:02
15F：→ Mchord: 身份认证系列基本上FP都要是零，多按几次指纹完全不影响 05/19 08:58
16F：→ Mchord: 使用 05/19 08:58
17F：→ hsnuyi: 类似的问题hypothesis testing早就讨论到烂了 去修大一的 05/19 17:16
18F：→ hsnuyi: 统计学吧 05/19 17:16