Dokładność: Różnice pomiędzy wersjami

Z Encyklopedia Zarządzania
m (Infobox update)
 
mNie podano opisu zmian
Linia 14: Linia 14:
}}
}}


'''Dokładność''' to wykonywanie czegoś z wielką starannością i dbałością o szczegóły.
'''Dokładność''' oznacza stopień zgodności pomiędzy rzeczywistymi wartościami a wartościami określonymi lub mierzonymi. W przypadku pomiarów, dokładność oznacza, jak blisko pomiar jest prawdziwej wartości. W przypadku modeli matematycznych lub algorytmów, dokładność oznacza, jak dobrze modele te odzwierciedlają rzeczywiste dane.


{{stub}}
==Miary dokładności==
Istnieje wiele miar dokładności, które mogą być używane w różnych kontekstach. Oto kilka przykładów:
* Dokładność (accuracy) - stosunek liczby poprawnie sklasyfikowanych próbek do całkowitej liczby próbek.
* Czułość (sensitivity) - stosunek liczby poprawnie sklasyfikowanych pozytywnych próbek do całkowitej liczby rzeczywistych pozytywnych próbek.
* Specyficzność (specificity) - stosunek liczby poprawnie sklasyfikowanych negatywnych próbek do całkowitej liczby rzeczywistych negatywnych próbek.
* Punkt graniczny (precision) - stosunek liczby prawidłowo sklasyfikowanych pozytywnych próbek do całkowitej liczby próbek sklasyfikowanych jako pozytywne.
* F1-score (F1 measure) - średnia harmoniczna między precyzją a czułością.
* Błąd klasyfikacji (misclassification rate) - stosunek liczby niepoprawnie sklasyfikowanych próbek do całkowitej liczby próbek.
 
Wybór odpowiedniej miary dokładności zależy od kontekstu i celów badania.
 
[[Kategoria:Statystyka i ekonometria]]

Wersja z 23:29, 20 sty 2023

Dokładność
Polecane artykuły

Dokładność oznacza stopień zgodności pomiędzy rzeczywistymi wartościami a wartościami określonymi lub mierzonymi. W przypadku pomiarów, dokładność oznacza, jak blisko pomiar jest prawdziwej wartości. W przypadku modeli matematycznych lub algorytmów, dokładność oznacza, jak dobrze modele te odzwierciedlają rzeczywiste dane.

Miary dokładności

Istnieje wiele miar dokładności, które mogą być używane w różnych kontekstach. Oto kilka przykładów:

  • Dokładność (accuracy) - stosunek liczby poprawnie sklasyfikowanych próbek do całkowitej liczby próbek.
  • Czułość (sensitivity) - stosunek liczby poprawnie sklasyfikowanych pozytywnych próbek do całkowitej liczby rzeczywistych pozytywnych próbek.
  • Specyficzność (specificity) - stosunek liczby poprawnie sklasyfikowanych negatywnych próbek do całkowitej liczby rzeczywistych negatywnych próbek.
  • Punkt graniczny (precision) - stosunek liczby prawidłowo sklasyfikowanych pozytywnych próbek do całkowitej liczby próbek sklasyfikowanych jako pozytywne.
  • F1-score (F1 measure) - średnia harmoniczna między precyzją a czułością.
  • Błąd klasyfikacji (misclassification rate) - stosunek liczby niepoprawnie sklasyfikowanych próbek do całkowitej liczby próbek.

Wybór odpowiedniej miary dokładności zależy od kontekstu i celów badania.