假设我正在构建一些预测模型，然后创建一份报告，详细说明这些模型在各种方面的“好”程度。对于各种正确性度量（例如精度、召回率等），是否有一个通用（甚至可能是非技术性的）术语？外行可能会使用“准确性”，但准确性实际上具有非常具体的含义，并且是包含在此类报告中的可能度量的子集。在描述此类报告的内容时，我是否应该只使用“准确性”，即使此类报告中还会包含其他正确性措施？
是否有诸如“精度”和“召回”之类的正确性度量的通用术语？
机器算法验证
机器学习
预测模型
术语
2022-04-04 09:25:17
2个回答
我不知道是否有一个普遍接受的通用术语，但我认为您可能会说“分类器性能指标/度量”（如R包中的ROCR）或“预测/分类性能的度量”。
例如， Fawcett被广泛引用的论文谈到了“通用性能指标”，并列出了真阳性率 (tpr)、fpr、敏感性、特异性、精度和召回率。
我会使用精确度和召回率，但如有必要，我会用飞镖板类比来解释它。
其它你可能感兴趣的问题