P4-metric
P4 மெட்ரிக் பைனரி வகைப்பாட்டின் செயல்திறன் மதிப்பீட்டை செயல்படுத்துகிறது. இது துல்லியம், நினைவுகூரல், குறிப்பிட்ட தன்மை மற்றும் NPV (எதிர்மறை முன்கணிப்பு மதிப்பு) ஆகியவற்றிலிருந்து கணக்கிடப்படுகிறது. பி 4 எஃப் 1 மெட்ரிக் போலவே வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது, இருப்பினும் எஃப் 1 க்கு எதிரான விமர்சனங்களை நிவர்த்தி செய்கிறது. இது அதன் விரிவாக்கமாக கருதப்படலாம். அறியப்பட்ட மற்ற அளவீடுகளைப் போலவே, P4 என்பது TP (உண்மையான நேர்மறைகள்), TN (உண்மையான எதிர்மறைகள்), FP (தவறான நேர்மறைகள்), FN (தவறான எதிர்மறைகள்) ஆகியவற்றின் செயல்பாடாகும். நியாயப்படுத்தல் பி 4 இன் முக்கிய கருத்து நான்கு முக்கிய நிபந்தனை நிகழ்தகவுகளைப் பயன்படுத்துவதாகும்ஃ-வகைப்பாட்டின் முடிவு நேர்மறையாக இருந்தால், மாதிரி நேர்மறையாக இருப்பதற்கான நிகழ்தகவு. - மாதிரி நேர்மறையாக இருந்தால், வகைப்படுத்தியின் முடிவு நேர்மறையாக இருக்கும் நிகழ்தகவு. - மாதிரி எதிர்மறையாக இருந்தால், வகைப்பாட்டின் முடிவு எதிர்மறையாக இருக்கும் நிகழ்தகவு. - வகைப்பாட்டின் முடிவு எதிர்மறையாக இருந்தால், மாதிரி எதிர்மறையாக இருப்பதற்கான நிகழ்தகவு. இந்த அளவீட்டின் பின்னணியில் உள்ள முக்கிய அனுமானம் என்னவென்றால், சரியாக வடிவமைக்கப்பட்ட பைனரி வகைப்பாட்டாளர் மேலே குறிப்பிட்டுள்ள அனைத்து நிகழ்தகவுகளும் 1 க்கு அருகில் இருக்கும் முடிவுகளை வழங்க வேண்டும். P4 அனைத்து நிகழ்தகவுகளும் 1 க்கு சமமாக இருக்க வேண்டிய வகையில் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. இந்த நிகழ்தகவுகளில் ஏதேனும் பூஜ்ஜியத்திற்குச் செல்லும்போது அது பூஜ்ஜியத்திற்குச் செல்கிறது. வரையறை P4 என்பது நான்கு முக்கிய நிபந்தனை நிகழ்தகவுகளின் ஒத்திசைவான சராசரியாக வரையறுக்கப்படுகிறதுஃ TP, TN, FP, FN ஆகியவற்றின் அடிப்படையில் இதை பின்வருமாறு கணக்கிடலாம்ஃ பைனரி வகைப்பாட்டின் செயல்திறனை மதிப்பீடு செய்வது பைனரி வகைப்பாட்டின் செயல்திறனை மதிப்பீடு செய்வது ஒரு பன்முகக் கருத்தாகும். இது மருத்துவ பரிசோதனைகள், மனநல சோதனைகள் ஆகியவற்றின் மதிப்பீடு முதல் பல்வேறு துறைகளில் இருந்து இயந்திர கற்றல் வகைப்படுத்திகள் வரை பரவியுள்ளது. எனவே, பயன்பாட்டில் உள்ள பல அளவீடுகள் பல பெயர்களில் உள்ளன. அவற்றில் சில சுயாதீனமாக வரையறுக்கப்பட்டுள்ளன. P4 மெட்ரிக் சமச்சீரின் பண்புகள்-F1 மெட்ரிக்க்கு மாறாக, P4 சமச்சீர் ஆகும். இதன் பொருள்-தரவுத்தொகுப்பு லேபிளிங் மாற்றப்படும்போது அது அதன் மதிப்பை மாற்றாது-எதிர்மறைகள் என்று பெயரிடப்பட்ட நேர்மறைகள் மற்றும் நேர்மறைகள் என்று பெயரிடப்பட்ட எதிர்மறைகள். வரம்புஃ அடைய முக்கிய நான்கு நிபந்தனை நிகழ்தகவுகளும் 1 க்கு அருகில் இருக்க வேண்டும். முக்கிய நான்கு நிபந்தனை நிகழ்தகவுகளில் ஒன்று 0 க்கு அருகில் இருப்பது போதுமானது. எடுத்துக்காட்டுகள், தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட அளவீடுகளுக்கான பிற அளவீடுகளுடன் ஒப்பிடுகையில் சார்பு அட்டவணை ("உண்மை" என்பது சார்ந்துள்ளது, "தவறானது"-சார்ந்தது அல்ல): கொடுக்கப்பட்ட நிகழ்தகவைச் சார்ந்து இல்லாத அளவீடுகள் 0 ஐ நெருங்கும் போது தவறாக சித்தரிக்கப்படுகின்றன. எடுத்துக்காட்டு 1: அரிய நோய் கண்டறிதல் சோதனை அரிய நோயைக் கண்டறிவதை நோக்கமாகக் கொண்ட மருத்துவ பரிசோதனையைக் கருத்தில் கொள்வோம். மக்கள் தொகை அளவு 100,000 ஆகும், அதே நேரத்தில் 0.05% மக்கள் பாதிக்கப்பட்டுள்ளனர். சோதனை செயல்திறன்ஃ அனைத்து நேர்மறை நபர்களில் 95 சதவீதம் பேர் சரியாக வகைப்படுத்தப்படுகிறார்கள் (டிபிஆர் = 0.95) மற்றும் அனைத்து எதிர்மறை நபர்களில் 95 சதவீதம் பேர் சரியாக வகைப்படுத்தப்படுகிறார்கள் (டிஎன்ஆர் = 0.95). அத்தகைய சந்தர்ப்பத்தில், அதிக மக்கள்தொகை சமநிலையின்மை காரணமாக, அதிக சோதனை துல்லியம் (0.95) இருந்தபோதிலும், நேர்மறையாக வகைப்படுத்தப்பட்ட ஒரு நபர் உண்மையில் நேர்மறையாக இருப்பதற்கான நிகழ்தகவு மிகக் குறைவுஃ மேலும் இந்த குறைந்த நிகழ்தகவு சில அளவீடுகளில் எவ்வாறு பிரதிபலிக்கிறது என்பதை இப்போது நாம் அவதானிக்க முடியும்ஃ (தகவல்/யூடன் குறியீடு) (குறிப்பு) எடுத்துக்காட்டு 2: பட அங்கீகாரம்-பூனைகள் மற்றும் நாய்கள் நரம்பியல் நெட்வொர்க் அடிப்படையிலான பட வகைப்பாட்டை நாங்கள் பயிற்றுவிக்கிறோம். இரண்டு வகையான படங்களை மட்டுமே நாங்கள் பரிசீலித்து வருகிறோம்ஃ நாய்களைக் கொண்டிருப்பது (0 என பெயரிடப்பட்டுள்ளது) மற்றும் பூனைகளைக் கொண்டிருப்பது (1 என பெயரிடப்பட்டுள்ளது). எனவே, பூனைகள் மற்றும் நாய்களை வேறுபடுத்துவதே எங்கள் குறிக்கோள். வகைப்படுத்துபவர் பூனைகளுக்கு ஆதரவாக மிகைப்படுத்தப்பட்ட கணிப்புகள் ("நேர்மறை" மாதிரிகள்): 99.99% பூனைகள் சரியாக வகைப்படுத்தப்பட்டுள்ளன, மேலும் 1 சதவீதம் நாய்கள் மட்டுமே சரியாக வகைப்படுத்தப்பட்டுள்ளன. படத்தின் தரவுத்தொகுப்பில் 1,00,000 படங்கள் உள்ளன, அவற்றில் 90 சதவீதம் பூனைகளின் படங்கள் மற்றும் 10 சதவீதம் நாய்களின் படங்கள் ஆகும். அத்தகைய சூழ்நிலையில், நாய் கொண்ட படம் சரியாக வகைப்படுத்தப்படுவதற்கான நிகழ்தகவு மிகவும் குறைவாக உள்ளதுஃ அனைத்து அளவீடுகளும் இந்த குறைந்த நிகழ்தகவைக் கவனிக்கவில்லைஃ (தகவல்/யூடன் குறியீடு) (குறிப்பு) மேலும் காண்க எஃப்-ஸ்கோர் தகவல் குறிப்பு மேத்யூஸ் தொடர்பு குணகம் துல்லியம் மற்றும் நினைவுகூரும் உணர்திறன் மற்றும் விவரக்குறிப்பு என். பி. வி குழப்பம் அணி குறிப்புகள் புள்ளிவிவர இயற்கை மொழி செயலாக்கம் இயந்திர மொழிபெயர்ப்பின் மதிப்பீடு தற்செயல் அட்டவணைகளுக்கான புள்ளிவிவர விகிதங்கள் சுருக்கம் புள்ளிவிவரங்கள் கிளஸ்டரிங் அளவுகோல்கள்