पर्यवेक्षण प्रणाली का मूल्यांकन विभिन्न मैट्रिक्स का उपयोग करके उनकी प्रभावशीलता को निर्धारित करने के लिए किया जाता है। दो आम मीट्रिक सटीकता और परिशुद्धता हैं। यह समझना कि इन मीट्रिकों की गणना कैसे की जाए, मॉडल प्रदर्शन का आकलन करने के लिए आवश्यक है।

सटीकता की गणना

सटीकता सभी भविष्यवाणियों से बाहर मॉडल द्वारा बनाई गई सही भविष्यवाणियों के अनुपात को मापती है। यह सूत्र का उपयोग करके गणना की जाती है:

Accuracy = (Currect भविष्यवाणियों की संख्या) / (Curratives की कुल संख्या)

उदाहरण के लिए, यदि कोई मॉडल सही ढंग से 100 उदाहरणों में से 90 की भविष्यवाणी करता है, तो सटीकता 0.9 या 90% है।

सटीक गणना

प्रेसिजन मॉडल द्वारा बनाई गई सकारात्मक भविष्यवाणियों पर केंद्रित है। यह इंगित करता है कि पूर्वानुमानित सकारात्मकता में से कितने वास्तविक सकारात्मक हैं। सूत्र है:

प्रेसिजन = (ट्रू पॉजिटिव्स) / (ट्रू पॉजिटिव्स + झूठे पॉजिटिव्स)

उदाहरण के लिए, यदि कोई मॉडल 50 सकारात्मक की भविष्यवाणी करता है, और 40 इन में से सही हैं, तो परिशुद्धता 0.8 या 80% है।

गणना चरणों का सारांश

  • भविष्यवाणियों की कुल संख्या और सटीकता के लिए सही भविष्यवाणियों की पहचान करें।
  • सटीक के लिए सही सकारात्मक और झूठी सकारात्मकता की गणना करें।
  • प्रत्येक मीट्रिक को गणना करने के लिए सूत्रों को लागू करें।