Perché il richiamo non tiene conto dei veri negativi?

Perché il richiamo non tiene conto dei veri negativi? Negli esperimenti in cui i veri negativi sono importanti tanto quanto i veri positivi, è la loro metrica comparabile che ne tiene conto?

precision-recall

— Raffi Khatchadourian
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Penso che True Negative Rate (chiamato anche specificità in altre impostazioni) sia quello che stavi cercando, ma vedi en.wikipedia.org/wiki/Precision_and_recall .

— chl

Il richiamo (in combinazione con la precisione) viene generalmente utilizzato nelle aree in cui si è principalmente interessati a trovare i positivi. Un esempio per tale area è ad esempio Performance Marketing o (come già suggerito dal link ch'ls) l'area di recupero delle informazioni.

Così:

Se sei principalmente interessato a trovare gli aspetti negativi, "True Negative Rate" (come già suggerito da chl) è la strada da percorrere. Ma non dimenticare di guardare una metrica "precisione per concentrarsi sui negativi" (cioè , perché altrimenti il "Vero tasso negativo" può essere ottimizzato impostando la previsione su "Negativo" per tutti i punti dati). $\frac{TN}{TN + FN}$

Se sei interessato ad ottimizzare il richiamo sia per i negativi che per i positivi, dovresti guardare "Precisione" (vedi di nuovo il link di chl). Ma fai attenzione all'inclinazione della classe (ovvero hai molti più aspetti positivi che negativi o viceversa ... in questo caso puoi "ottimizzare" l'accuratezza impostando la previsione sulla classe principale per tutti i punti dati).

— Steffen
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Grazie per la risposta alla mia domanda Sono davvero interessato all'ottimizzazione sia per aspetti negativi che positivi. In questo caso, sembra che l'accuratezza sia la strada da percorrere poiché considera tp, fp, tn e fn. Tuttavia, come hai detto sopra, devo essere consapevole del disallineamento della classe. Quindi, dovrei presentare la precisione insieme a un'altra metrica per contrastare questo? Grazie ancora!

— Raffi Khatchadourian,

@Raffi: è possibile aggiungere il rapporto tra esempi correttamente classificati della classe minore (rispettivamente precisione o tasso negativo reale). Tuttavia, penso che dovrebbe essere sufficiente affermare la propria consapevolezza di questo problema e verificare che il modello non preveda solo la classe principale. Ma questa è solo la mia opinione.

— Steffen,

Grazie! Penso che seguirò quel percorso, cioè l'attuale precisione e che il modello non prevede solo la classe principale.

— Raffi Khatchadourian,