Recall在2级分类任务中有意义吗？

Question

我知道Recall = TP /（TP + FN）

假设我考虑了分类器的不同上下文的重新调用值。在一个上下文中，我将classA作为我的积极类，将classB作为我的负面类。在另一个上下文中，我将classA作为我的负面类，将classB作为我的正面类。

让R1和R2值成为这些上下文中的召回值

R1=TP1/(TP1+FN1)
R2=TP2/(TP2+FN2)
But TP2=FN1 and FN2=TP1
So R2=FN1/(TP1+FN1)
So R1+R2=1

这个论点有什么不对？[我觉得有些事情是错的，因为我看到使用召回评估分类器]。

同等地，如果我被要求计算召回分类器，是R1还是R2？你如何决定

Answer 1

要获得有意义的结果，您需要评估 精度和召回。单独评估很有可能很难评估功能。

召回仅能够说明某个项目是否在某个类中，如果它实际上是。如果你只看回忆（不看准确性），那么得到一个完美的分数是微不足道的：

bool ismember(item, class) { 
    return true;
}

保证每时间100％完美召回。问题是它的精确度显然 stinks （实际上，它的精度为0 - 它不能拒绝不属于某个组成员的项目，因为它永远不会拒绝任何

相反，如果我们从召回中孤立地看待精确度，那么每次都能获得完美的结果同样微不足道：

bool ismember(item, class) { 
    return false;
}

精确是指拒绝非会员并断定他们不是班级成员的能力。由于这表示没有任何东西是该课​​程的成员，其精确分数始终是100％完美。当然，它有相反的问题：这次召回是0。

总结：我们需要查看两者召回和精确度，以获得有意义的结果。