Метрики Precession и Recall

Неможко теории - для каждого класса, например, «влево» модель может:

• Предсказать этот класс или не предсказать
• На самом деле фраза является этим классом или не является

TP (True Positive) — верно-положительный

• Реальность: влево
• Модель сказала: влево
• Результат: правильно

TN (True Negative) — верно-отрицательный

• Реальность: что угодно, только не «влево»
• Модель сказала: что угодно, только не «влево»
• Результат: правильно

FP (False Positive) — ложно-положительный

• Реальность: что угодно, только не «влево»
• Модель сказала: влево
• Результат: ошибка

FN (False Negative) — ложно-отрицательный

• Реальность: влево
• Модель сказала: что угодно, только не «влево»
• Результат: ошибка

Теперь вернемся к примеру:

Всего - 10 | TP = 7 | FN =3 | FP = 1

Precession = TP/(TP+ FP) = 7/8 = 0.875

Recall = TP/(TP+ FN) = 7/10 = 0.7