Is ความแม่นยำ = 1- อัตราการทดสอบข้อผิดพลาด

ขอโทษถ้านี่เป็นคำถามที่ชัดเจนมาก แต่ฉันอ่านข้อความต่าง ๆ และดูเหมือนจะไม่พบคำยืนยันที่ดี ในกรณีของการจำแนกประเภทความถูกต้องของลักษณนาม= 1- ข้อผิดพลาดคืออะไร? ฉันได้รับความแม่นยำนั่นคือแต่คำถามของฉันคือความแม่นยำและอัตราความผิดพลาดในการทดสอบที่เกี่ยวข้อง $\frac{TP+TN}{P+N}$

โดยหลักการแล้วใช่ความแม่นยำคือส่วนของคดีที่ถูกทำนายอย่างเหมาะสมดังนั้นเศษส่วนของคดีที่ถูกจำแนกประเภท 1 ซึ่งเป็นข้อผิดพลาด (อัตรา) อย่างไรก็ตามทั้งสองคำอาจใช้ในทางที่คลุมเครือมากกว่าและครอบคลุมสิ่งต่าง ๆ เช่นข้อผิดพลาด / ความแม่นยำระดับสมดุลหรือแม้กระทั่งคะแนน F หรือ AUROC - ควรหา / รวมคำอธิบายที่เหมาะสมในกระดาษหรือ รายงาน.

โปรดทราบว่าอัตราการทดสอบข้อผิดพลาดหมายถึงข้อผิดพลาดในชุดทดสอบดังนั้นจึงมีความแม่นยำในการทดสอบ 1 ชุดและอาจมีความแม่นยำอื่น ๆ

@mbq ตอบ:

"เศษส่วนของคดีที่จำแนก 1 ครั้งซึ่งเป็นข้อผิดพลาด (อัตรา)"

อย่างไรก็ตามดูเหมือนว่าผิดเนื่องจากการจำแนกประเภทและข้อผิดพลาดเป็นสิ่งเดียวกัน ดูด้านล่าง (จากhttp://www.dataschool.io/simple-guide-to-confusion-matrix-terminology/ ):

ความแม่นยำ: โดยรวมลักษณนามถูกต้องบ่อยแค่ไหน? (TP + TN) / total = (100 + 50) / 165 = 0.91

อัตราการจำแนกประเภท: โดยรวมแล้วมีความผิดปกติบ่อยเพียงใด (FP + FN) / ทั้งหมด = (10 + 5) / 165 = 0.09 เท่ากับ 1 ลบความแม่นยำ

หรือที่เรียกว่า "อัตราการผิดพลาด"