Задание
Запишите определения accuracy, precision, recall и TPR через элементы матрицы ошибок TP, FP, FN, TN.
Ключ источника
accuracy=(TP+TN)/(TP+FP+FN+TN)
precision=TP/(TP+FP)
recall=TP/(TP+FN)
TPR=TP/(TP+FN)
Как читать знаменатели
Accuracy отвечает на вопрос о доле правильных классификаций среди всех объектов. Precision условится на положительном прогнозе: какая доля таких прогнозов действительно положительна. Recall/TPR условится на истинно положительном классе: какая доля положительных объектов найдена.
Почему recall и TPR совпадают
В бинарной классификации это два названия одной величины. В ROC-анализе обычно говорят TPR, в информационном поиске и задачах классификации — recall.
Граничные случаи
Если TP+FP=0, precision имеет нулевой знаменатель; если TP+FN=0, не определён recall. Библиотеки могут задавать специальные соглашения для таких случаев, поэтому при сравнении результатов важно знать их настройки.
Борис Демешев и участники · mlearn_pro, задача 19 · CC BY 4.0. Все четыре формулы источника сохранены.