เหตุใดการเรียกคืนจึงไม่คำนึงถึงแง่ลบที่แท้จริง

เหตุใดการเรียกคืนจึงไม่คำนึงถึงแง่ลบที่แท้จริง ในการทดลองที่เชิงลบที่แท้จริงมีความสำคัญเทียบเท่ากับการบวกที่แท้จริงการวัดเปรียบเทียบของพวกเขาที่นำมาพิจารณาหรือไม่

การเรียกคืน (ใช้ร่วมกับความแม่นยำ) โดยทั่วไปจะใช้ในพื้นที่ที่มีความสนใจเป็นหลักในการค้นหาผลบวก ตัวอย่างของพื้นที่เช่นการตลาดเพื่อประสิทธิภาพหรือ (ตามลิงก์ ch'ls ที่แนะนำไว้แล้ว) ในส่วนของการดึงข้อมูล

ดังนั้น:

$\frac{TN}{TN + FN}$

หากคุณสนใจที่จะเพิ่มประสิทธิภาพการเรียกคืนสำหรับทั้งเชิงลบและเชิงบวกคุณควรดูที่ "ความแม่นยำ" (ดูลิงค์ของ chl อีกครั้ง) แต่ระวังคลาสที่เอียง (เช่นคุณมีข้อดีมากกว่าเชิงลบหรือในทางกลับกัน ... ในกรณีนี้เราสามารถ "เพิ่มประสิทธิภาพ" ความแม่นยำโดยการตั้งค่าการทำนายให้กับคลาสหลักสำหรับจุดข้อมูลทั้งหมด)