감도, 특이성, 정밀도, 정확성 및 리콜의 차이를 기억하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?

이 용어를 502847894789 번이나 보았지만, 나는 내 인생에서 감도, 특이성, 정밀도, 정확성 및 리콜의 차이를 기억할 수 없습니다. 그것들은 매우 간단한 개념이지만, 그 이름은 직관적이지 않기 때문에 계속 서로 혼동됩니다. 이러한 개념에 대해 생각할 수있는 좋은 방법은 무엇입니까?

달리 말하면, 왜 다른 이름들과 달리이 개념들에 대해이 이름들이 선택 되었습니까?

개인적으로 저는 정보 검색에 대해 생각함으로써 정확성과 리콜 (일명 감도)의 차이를 기억합니다.

• 리콜은 성공적으로 검색된 쿼리와 관련된 문서의 일부이므로 이름 (영어 리콜 = 무언가 기억하는 동작)입니다.
• 정밀도는 사용자의 정보 요구와 관련된 검색된 문서의 일부입니다. 어떻게 든 몇 장의 사진을 찍고 대부분의 사진이 대상 (관련 문서)을 얻은 경우, 몇 번의 사진을 찍었는지 (검색된 문서 수)에 관계없이 높은 정밀도를 얻을 수 있습니다.

정밀도와 회상을 위해, 각각은 분자를 다른 분모로 나눈 진정한 양수 (TP)입니다.

• P 결정 : TP / P 는 긍정적으로 예측
• R의 ECALL : TP / R의 긍정적 인 평가 보증 등급 (EAL)

니모닉은 인간의 유일한 천적, 즉 충분한 뇌 저장을 깔끔하게 제거합니다.

SNOUT SPIN이 있습니다 :

• S의 E N sitive 테스트 N의 egative이 규칙 OUT 질환
• SP의 ecific 시험 때 P의 ositive, 규칙 IN 질병.

우주 비행을 준비하기 위해 원심 분리기에서 돼지가 돌고 있다고 상상합니다. 적절하게 변경된 단어 를 사용하여 테마를 Tail Spin 에 숨기면 특정 세대의 음악이 기울어 질 수 있습니다.

나는 다른 사람을 모른다.

이진 분류의 맥락에서 :

정확도-모델 레이블이 몇 개의 인스턴스에 올바르게 포함 되었습니까?

리콜-모델이 얼마나 자주 긍정을 찾을 수 있었습니까?

정확성-인스턴스가 긍정적이라고 말할 때 모델이 얼마나 믿을 만합니까?

: 나는 나에게 이러한 용어의 차이 이해하는 데 도움이되는 대화 형 혼란 테이블을 생성 http://zyxue.github.io/2018/05/15/on-the-p-value.html#interactive-confusion-table을 . 누군가가 도움이 될 수 있도록 여기에 링크를 게시하십시오.

정확성과 정밀도의 차이를 기억하기 위해 TARP라는 단어를 사용합니다.

TARP : 참 = 정확도, 상대 = 정밀도.

정확도는 표준 / 수용 값이 TRUTH이므로 측정이 TRUE 값에 얼마나 가까운 지 측정합니다.

정밀성은 측정이 서로 얼마나 가까운 지 또는 여러 측정 사이의 확산이 얼마나 낮은지를 측정합니다.

정확도는 진실이고 정밀도는 상대성입니다.

도움이 되었기를 바랍니다.