חישוב נקודות מדויקות, הזכרות ו-F1 עבור משימות הקליפציה של NLP
Precision, זיכרון ו-F1score הם מדדים חשובים המשמשים להערכת הביצועים של דגמי סיווג NLP.הם מסייעים להבין כמה טוב מודל צופה שיעורים שונים, במיוחד במאגרי נתונים לא מאוזנים.
הבנה של Precision
עדיפות היא שיעור התחזיות החיוביות האמיתיות בין כל התחזיות החיוביות שנעשו על ידי המודל.זה מצביע על כמה מקרים חיוביים צפויים הם למעשה חיוביים.
הבנה מחדש
Recall, הידוע גם כרגישות, מודד את שיעור המקרים החיוביים האמיתיים שזוהו כראוי על ידי המודל.זה משקף את יכולת המודל לזהות מקרים חיוביים.
עקבו אחרי F1-Score
F1-score הוא המשמעות ההרמונית של דיוק וזיכרון.זה מספק מדד אחד שמשנה את שניהם, במיוחד שימושי כאשר חלוקת המעמדות היא לא אחידה.
דוגמה: Calculation
נניח שמודל צופה 80 מקרים חיוביים, מתוכם 60 נכונים.המקרים החיוביים האמיתיים הם 70.החישובים הם כדלקמן:
- (ב) ויקרא י"ד: ויקרא י"ד: ויקרא י"ד: ויקרא יא"ד:
- (ב) ויקרא: ויקרא: ויקרא: ויקרא י"ד: 60/70 ⁇
- (ב) 0 (F1-Score:0) ,FLT:1 2 * 0.75 * 0.857) / 0.75 + 0.857)