- Recall und Precision - Wikipedia: Stellt man das Verhältnis zwischen Recall und Precision in einem Diagramm dar, so wird der (höchste) Wert im Diagramm, an dem der Precision-Wert gleich dem Recall-Wert ist - also der Schnittpunkt des Precision-Recall-Diagramms mit der Identitätsfunktion - der Precision-Recall-Breakeven-Punkt genannt.
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- Recall: Vollständigkeit bzw. Recall und Genauigkeit bzw. Precision sind zwei Maße zur Beschreibung der Güte eines Suchergebnisses beim Information-Retrieval oder bei einer Recherche im Allgemeinen.
- Precision: Die durchgeführte Suche hat eine Vollständigkeit (Recall) von 0,41 und eine Genauigkeit (Precision) von 0,78 erreicht.
- Genauigkeit: Die Precision beschreibt die Genauigkeit eines Suchergebnisses.
- Vollständigkeit: Der Recall beschreibt die Vollständigkeit eines Suchergebnisses.
- gefundenen relevanten Dokumente: Er ist definiert als der Anteil der bei einer Suche gefundenen relevanten Dokumente (bzw. Datensätze) an den relevanten Dokumenten der Grundgesamtheit.
- Anteil: Sie ist definiert als der Anteil der gefundenen relevanten Dokumente zu allen bei der Suche gefundenen Dokumenten.
- gefundenes Dokument: Precision ist die Wahrscheinlichkeit mit der ein (zufällig ausgewähltes) gefundenes Dokument relevant ist.
- Dokumente: Mit der Rückfangmethode kann abgeschätzt werden, wie viele relevante Dokumente insgesamt existieren.
- Evaluierung: Für die Evaluierung des Information-Retrieval-Systems gibt es mit dem Fall-Out noch ein drittes Kriterium.
- Information-Retrieval-Systems: Für die Evaluierung eines Information-Retrieval-Systems sollten die beiden zusammenhängenden Maße gemeinsam betrachtet werden.
- Fall-Out: Das Fall-Out beschreibt in negativer Weise die Güte des zu bewertenden Verfahrens, indem die Anzahl der gefundenen irrelevanten Dokumente durch die Gesamtanzahl irrelevanter Dokumente geteilt wird.
- false negative: Hierfür wird erst die Grundlage der Berechnung dargestellt: true positive, false positive, false negative, true negative.
- Berechnung: Bei größeren Datenbanken, bei denen die Berechnung des absoluten Recalls besonders schwierig ist, wird deswegen mit dem relativen Recall gearbeitet.
- Wahrscheinlichkeit: Recall ist die Wahrscheinlichkeit mit der ein (zufällig ausgewähltes) relevantes Dokument gefunden wird.
- Korrelation: Im Allgemeinen sinkt mit steigendem Recall (mehr Treffer) die Precision (mehr irrelevante Ergebnisse) und umgekehrt sinkt mit steigender Precision (weniger irrelevante Ergebnisse) der Recall (mehr relevante Dokumente, die nicht gefunden werden), d.h. es besteht eine negative Korrelation.
- Information Retrieval: Womser-Hacker, Christa: Theorie des Information Retrieval III: Evaluierung.
- Maße: Es ist auch möglich die Maße nicht als Verhältnis, sondern als Wahrscheinlichkeit zu interpretieren.
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