স্পষ্টতা স্মরণ যখন আরও গুরুত্বপূর্ণ?


18

নির্ভুলতা গুরুত্বপূর্ণ যেখানে কেউ আমাকে কিছু উদাহরণ দিতে পারেন এবং কিছু উদাহরণ যেখানে পুনরুদ্ধার গুরুত্বপূর্ণ?


f1- স্কোর যাওয়ার উপায়, আমার বন্ধু
Neoares

দুজনের মধ্যে যেটি গুরুত্বপূর্ণ তা ছাড়াও আপনার জিজ্ঞাসা করা উচিত যেগুলি এমন ক্ষেত্রে যেগুলি আপনি একে অপরকে সর্বাধিকতর করতে চান (যা অগত্যা অন্যটিকে "কম" গুরুত্বপূর্ণ করে তোলে না)।
15-18 এ জেনেট করা হয়েছে

উত্তর:


28
  • বিরল ক্যান্সারের ডেটা মডেলিংয়ের জন্য, মিথ্যা-নেতিবাচকদের জন্য দায়ী না এমন কোনও কিছু অপরাধ is পুনরুদ্ধার নির্ভুলতার চেয়ে ভাল পরিমাপ।
  • ইউটিউব সুপারিশগুলির জন্য, মিথ্যা-নেতিবাচক বিষয়গুলি কম উদ্বেগের নয়। যথার্থতা এখানে ভাল।

1
@ ফাতেহ প্রধান পার্থক্য হ'ল এফপি বনাম এফএন। ইউটিউব সুপারিশ এফএন এর উপর জোর দেয় না তবে হাসপাতালের ক্লিনিকাল সিদ্ধান্ত অবশ্যই গ্রহণ করতে পারে।
হ্যালো ওয়ার্ল্ড

11

যখন পুনরুদ্ধার আরও গুরুত্বপূর্ণ তখন আমি আপনাকে আমার আসল কেসটি দিতে পারি:

আমাদের ওয়েবসাইটটিতে প্রতি সপ্তাহে হাজার হাজার নিখরচায় গ্রাহক নিবন্ধভুক্ত রয়েছে। কল সেন্টার টিম তাদের সকলকে কল করতে চায়, তবে এটি অসম্পূর্ণ, তাই তারা আমাকে ক্রেতার হওয়ার জন্য ভাল সম্ভাবনা রয়েছে এমন ব্যক্তিদের বাছাই করতে বলে (উচ্চ তাপমাত্রার সাথে আমরা কীভাবে তাদের উল্লেখ করি)। আমরা এমন কোনও লোককে কল করতে যাচ্ছি না যা কিনতে যাচ্ছে না (সুতরাং নির্ভুলতা গুরুত্বপূর্ণ নয়) তবে আমাদের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ যে উচ্চ তাপমাত্রা সহ তাদের সবকটিই আমার নির্বাচনের সাথে থাকে, তাই তারা কেনা ছাড়াই যায় না। এর অর্থ হ'ল আমার মডেলটির উচ্চতর স্মরণ হওয়া দরকার , যথার্থতা জাহান্নামে যায় না কেন।

আমি আসা করি এটা সাহায্য করবে! মিগুয়েল।


6

যদিও কিছু পরিস্থিতিতে পুনরুদ্ধার যথার্থতা (বা বিপরীতে) এর চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে তবে আরও ব্যাখ্যাযোগ্য মূল্যায়ন করার জন্য আপনার উভয়ের প্রয়োজন।

উদাহরণস্বরূপ, চিকিত্সা সম্প্রদায়ের মধ্যে, @ স্মলচেস দ্বারা উল্লিখিত হিসাবে, প্রাথমিক রোগ নির্ণয়ের জন্য একটি মিথ্যা পজিটিভের চেয়ে একটি মিথ্যা নেতিবাচক সাধারণত বিপর্যয়কর হয়। অতএব, কেউ প্রত্যাহারকে আরও গুরুত্বপূর্ণ পরিমাপ হিসাবে বিবেচনা করতে পারে। যাইহোক, আপনার কাছে 100% রিক্যাল এখনও একটি অকেজো মডেল থাকতে পারে: যদি আপনার মডেল সর্বদা একটি ইতিবাচক ভবিষ্যদ্বাণী করে, তবে এটি 100% রিকাল হতে পারে তবে সম্পূর্ণ অপ্রয়োজনীয়।

একারণে আমরা একাধিক মেট্রিক দেখেছি:


6

কোনটি আরও গুরুত্বপূর্ণ তা কেবল প্রতিটি ত্রুটির দাম কী তার উপর নির্ভর করে।

যথার্থতা সরাসরি ব্যয় জড়িত; আপনার যত বেশি মিথ্যা ধনাত্মকতা রয়েছে, সত্যিকারের ইতিবাচক প্রতি আপনার আরও বেশি ব্যয় হবে। যদি আপনার ব্যয়গুলি কম হয় তবে যথার্থতা এতটা গুরুত্বপূর্ণ নয়। উদাহরণস্বরূপ, আপনার যদি 1M ইমেল ঠিকানা থাকে এবং তাদের সকলের কাছে একটি ইমেল প্রেরণ করতে 10 ডলার লাগবে, তবে সম্ভবত সমস্তটি স্প্যামিং করে সাড়া দেওয়ার সম্ভাব্য লোকদের সনাক্ত করার চেষ্টা করা আপনার সময়ের পক্ষে উপযুক্ত নয়।

অন্যদিকে স্মরণে সুযোগ ব্যয় জড়িত থাকে; আপনার প্রতিবার মিথ্যা নেতিবাচক হলে আপনি সুযোগ ছেড়ে দিচ্ছেন। সুতরাং পুনরুদ্ধারটি কম গুরুত্বপূর্ণ যখন অতিরিক্ত সঠিক সনাক্তকরণের প্রান্তিক মান ছোট হয়, যেমন একাধিক সুযোগ রয়েছে, তাদের মধ্যে সামান্য আলাদা রয়েছে, এবং কেবলমাত্র একটি সীমাবদ্ধ সংখ্যা অনুসরণ করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, ধরুন আপনি একটি আপেল কিনতে চান। দোকানে 100 টি আপেল রয়েছে এবং এর মধ্যে 10 টি খারাপ। আপনার যদি খারাপ আপেলগুলি আলাদা করার একটি পদ্ধতি থাকে যা 80% ভাল লোককে মিস করে তবে আপনি প্রায় 18 টি ভাল আপেল সনাক্ত করতে পারবেন। সাধারণত, 20% এর পুনরুদ্ধারটি ভয়াবহ হতে পারে তবে আপনি যদি কেবল 5 টি আপেল চান তবে অন্য 72 টি আপেল হারিয়ে যাওয়া আসলে কোনও ব্যাপার নয়।

সুতরাং প্রত্যাহার সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ যখন:

- সুযোগের সংখ্যা অল্প (যদি সেখানে কেবলমাত্র 10 টি ভাল আপেল থাকত তবে আপনি কেবল 20%
রিক্যাল রেট সহ 5 টি ভালকে খুঁজে পাওয়ার সম্ভাবনা পাবেন) - সুযোগগুলির মধ্যে উল্লেখযোগ্য পার্থক্য রয়েছে (যদি কিছু আপেল অন্যের চেয়ে ভাল হয়) , তারপরে ২০% রিক্যাল রেট ৫ টি ভাল আপেল পাওয়ার জন্য যথেষ্ট, তবে অগত্যা এটি সেরা আপেল হতে পারে না )
বা
-সুযোগের প্রান্তিক সুবিধা বেশি থাকে, এমনকি বিশাল সংখ্যক সুযোগের জন্যও। উদাহরণস্বরূপ, বেশিরভাগ ক্রেতারা 18 টিরও বেশি ভাল আপেল থেকে খুব বেশি সুবিধা পাবেন না, তবে দোকানে 18 টিরও বেশি আপেল বিক্রি করতে হবে।

সুতরাং, অভিনয়ের ব্যয় বেশি হলে স্মরণ করার চেয়ে যথার্থতা আরও গুরুত্বপূর্ণ হবে, তবে অভিনয়ের ব্যয় কম নয়। দ্রষ্টব্য যে এটি প্রতি প্রার্থী হিসাবে অভিনয় করার / অভিনয় না করার ব্যয়, "কোনও পদক্ষেপ নেওয়ার ব্যয়" একেবারে কোনও পদক্ষেপ না নেওয়ার ব্যয় "। আপেলের উদাহরণে, কোনও নির্দিষ্ট অ্যাপল কেনার / না কেনার ব্যয়, কোনও আপেল না কেনার দামের তুলনায় কিছু আপেল কেনার ব্যয় নয়; নির্দিষ্ট অ্যাপল না কেনার খরচ কম হয় কারণ সেখানে প্রচুর পরিমাণে অন্যান্য আপেল রয়েছে। যেহেতু খারাপ আপেল কেনার ব্যয় বেশি, তবে একটি ভাল ভাল আপেল পাস করার ব্যয় কম, উদাহরণে যথার্থতা আরও গুরুত্বপূর্ণ। আরও অনেকগুলি উদাহরণ নেওয়া হয় যখন অনেকগুলি অনুরূপ প্রার্থী থাকে।

অভিনয়ের ব্যয় কম থাকাকালীন পুনর্বিবেচনা যথার্থতার চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ তবে প্রার্থীর উপর দিয়ে যাওয়ার সুযোগ ব্যয় বেশি। স্প্যামের উদাহরণটি আমি আগে দিয়েছি (ইমেলের ঠিকানায় অনুপস্থিত ব্যয় বেশি নয়, তবে প্রতিক্রিয়া প্রকাশ না করে এমন কাউকে ইমেল পাঠানোর ব্যয়টিও কম) এবং অন্য একটি উদাহরণ হ'ল প্রার্থীদের চিহ্নিত করা ফ্লু শট: যার প্রয়োজন নেই তাকে ফ্লু শট দিন এবং এটির জন্য কয়েক ডলার ব্যয় হয়, যার প্রয়োজন নেই তাকে এটি দেবেন না এবং তারা মারা যেতে পারে। এর কারণে, স্বাস্থ্যসেবা পরিকল্পনাগুলি সম্পূর্ণরূপে নির্ভুলতা উপেক্ষা করে, প্রত্যেককে ফ্লু শট সরবরাহ করবে।


3

আপনি কীভাবে পুনরায় প্রত্যাহার ও তার বিপরীতে যথাযথতার গুরুত্ব ব্যাখ্যা করে আরও উদাহরণ দিয়ে আসতে পারেন সে সম্পর্কে জমে থাকাটির দুর্দান্ত উত্তর রয়েছে।

অন্যান্য উত্তরগুলির বেশিরভাগই প্রত্যাহারের গুরুত্বের জন্য একটি বাধ্যতামূলক মামলা তৈরি করে তাই আমি ভেবেছিলাম যে যথার্থতার গুরুত্বের উপর আমি একটি উদাহরণ দেব। এটি একটি সম্পূর্ণ অনুমানমূলক উদাহরণ তবে এটি কেসটি তৈরি করে।

আমাদের বলা যাক যে কোনও নির্দিষ্ট দিন উপগ্রহ উৎক্ষেপণের জন্য ভাল দিন কিনা বা আবহাওয়ার উপর ভিত্তি করে না তা পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করা হয়েছিল।

  • যদি মডেলটি দুর্ঘটনাক্রমে ভবিষ্যদ্বাণী করে যে উপগ্রহ উৎক্ষেপণের জন্য একটি ভাল দিন খারাপ ( মিথ্যা নেতিবাচক ) হয়, তবে আমরা উৎক্ষেপণের সুযোগটি মিস করি। এটি এত বড় বিষয় নয়।

  • যাইহোক, যদি মডেলটি পূর্বাভাস দেয় যে এটি একটি ভাল দিন, তবে উপগ্রহগুলি ( মিথ্যা পজিটিভ ) প্রবর্তন করা আসলে এটি একটি খারাপ দিন তবে উপগ্রহগুলি ধ্বংস হয়ে যেতে পারে এবং ক্ষয়ক্ষতির ব্যয় হবে কয়েক বিলিয়নে।

এটি এমন একটি ক্ষেত্রে যেখানে পুনরুদ্ধারের চেয়ে যথার্থতা আরও গুরুত্বপূর্ণ।


1

যথার্থতা এবং প্রত্যাহারের মধ্যে পার্থক্যটি মনে করতে আমার খুব কষ্ট হয়েছিল, যতক্ষণ না আমি নিজের জন্য এই স্মৃতিবিজড়িত না এসেছি:

পুনরায় কল করা হয় কেন্দ্রে CCL হয় হিসাবে PRECision হল PREgnancy পরীক্ষা করা।

গর্ভাবস্থা পরীক্ষা সহ, পরীক্ষা প্রস্তুতকারকের নিশ্চিত হওয়া দরকার যে একটি ইতিবাচক ফলাফলের অর্থ মহিলা সত্যই গর্ভবতী। লোকেরা হঠাৎ বিয়ে করে বা বাড়ি কেনার মাধ্যমে একটি ইতিবাচক পরীক্ষায় প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে (যদি অনেক গ্রাহক মিথ্যা ইতিবাচক হয়ে পড়ে এবং অকারণে বিপুল ব্যয়বহুল হয়, তবে পরীক্ষক প্রস্তুতকারকের গ্রাহকদের অভাব হবে)। আমি একবার মিথ্যা নেতিবাচক গর্ভাবস্থার পরীক্ষা পেয়েছি, এবং এর অর্থ হ'ল আমি গর্ভবতী ছিলাম জানতে পেরে আরও কয়েক সপ্তাহ সময় নিয়েছে ... সত্যই শেষ পর্যন্ত উদাসীন হয়ে পড়েছে। (পুন ইচ্ছাকৃত।)

এখন বীমা দাবির জন্য একটি কল সেন্টারের চিত্র দিন। প্রতারকরা সহযোগীদের সাথে সংযোগ স্থাপনের পরে এবং তাদের তৈরি গল্পগুলি ("বলি গাড়িটি চুরি হয়েছিল") তৈরি করার পরে, বেশিরভাগ প্রতারণামূলক দাবিগুলি সোমবার ফোন করা হয়। কোনও বীমা সংস্থার পক্ষে সোমবারে করণীয় সেরা কী? যথাযথতার চেয়ে তাদের স্মরণ করার পক্ষে সুর করা উচিত। কিছু জালিয়াতির হাতছাড়া করা এবং নগদ অর্থ প্রদান করা উচিত ছিল না তার চেয়ে আরও তদন্তের জন্য আরও দাবিগুলি ইতিবাচক (সম্ভবত প্রতারণা) হিসাবে চিহ্নিত করা আরও ভাল far একটি মিথ্যা পজিটিভ (সম্ভাব্য জালিয়াতি হিসাবে অতিরিক্ত তদন্তের জন্য পতাকাঙ্কিত, তবে গ্রাহকের ক্ষতি সত্য ছিল) সম্ভবত কোনও অভিজ্ঞ সমন্বয়কারীকে নিয়োগের মাধ্যমে সাফ করা যেতে পারে, যিনি কোনও পুলিশ রিপোর্টের জন্য জোর দিতে পারেন, সুরক্ষা ভিডিও নির্মাণের জন্য অনুরোধ করতে পারেন ইত্যাদি। একটি মিথ্যা নেতিবাচক (গ্রহণযোগ্যতা একটি প্রতারক '

এফ 1 দুর্দান্ত তবে কীভাবে পরীক্ষা / ভবিষ্যদ্বাণী করা হবে তা বোঝা সত্যিই গুরুত্বপূর্ণ, কারণ সবসময় ভুল হওয়ার কিছুটা ঝুঁকি থাকে ... আপনি যদি জানতে চান যে ভুল হলে পরিণতিগুলি কতটা মারাত্মক হবে।


1

ইমেল স্প্যাম শনাক্তকরণ : এটি এমন উদাহরণগুলির মধ্যে একটি যেখানে রিসোলের চেয়ে যথার্থতা আরও গুরুত্বপূর্ণ ।

দ্রুত পুনরুদ্ধার :

  • যথার্থতা : আপনি যখন ইতিবাচক কিছু পূর্বাভাস করেন, তখন এটি আসলে কতবার ইতিবাচক ছিল তা বলবে। যেহেতু,

  • প্রত্যাহার : এটি আপনাকে কতবার সঠিকভাবে পূর্বাভাস দিয়েছে, তা ইতিবাচক ইতিবাচক তথ্যগুলির বাইরে বলে।

রয়ে উপরে বললেন, স্প্যাম ইমেইল সনাক্তকরণ ক্ষেত্রে, এক ঠিক আছে একটি স্প্যাম ইমেইল (ধনাত্মক ক্ষেত্রে) ধরা পড়েনি বাম এবং স্প্যাম ফোল্ডারে যেতে না যদি হওয়া উচিত কিন্তু একটি ইমেল ভাল (ঋণাত্মক) হয়, তাহলে এটি যেতে না স্প্যাম ফোল্ডারে. অর্থাৎ প্রিসিসন বেশি গুরুত্বপূর্ণ more (যদি মডেলটি ইতিবাচক কোনও কিছুর পূর্বাভাস দেয় (যেমন স্প্যাম) তবে এটি স্প্যামের চেয়ে ভাল else অন্যথায় আপনি গুরুত্বপূর্ণ ইমেলগুলি মিস করতে পারেন)।

আশা করি এটি স্পষ্ট হয়েছে।

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.