精确或召回大声说话？

Question

假设我正在使用两种方法'A'和'B'评估一些文本分类研究项目。当使用方法'A'时，我得到的精度提高了x％，而'B'则提高了x％的召回率。我怎么能说A或B方法更好？

Answer 1

这取决于你的目标。如果你需要前几个返回的类是正确的那么你应该去精确，如果你想专注于返回所有相关的类，然后尝试增加召回。

如果精确度和召回对您来说都很重要，那么常用的衡量标准是F1 score，它将精确度和召回率结合到一个度量中。

Answer 2

我完全赞同@Sicco所写的内容。

另外，我建议观看this video，它来自Coursera的机器学习课程。从视频中：在某些情况下，您可以通过更改阈值来操纵精度和召回。如果你不确定对你来说什么更重要，那就坚持F1。