What is Recall Precision ??

Information retrieval (IR)
統計數據時常用到,不會用就快學吧

首先要了解什麼是TP, TN, FP, FN


老師猜測:
positive : 猜測有蛀牙
negative : 猜測沒有蛀牙

情境:
老師想要知道全班有多少人蛀牙,老師不是專業醫生所以就憑感覺用猜的...

True Positive (TP) : 實際學生有蛀牙,老師猜這位同學有蛀牙 ==> 正確猜對
True Negative (TN) : 實際學生沒有蛀牙,老師猜這位學生沒有蛀牙==>正確猜中沒有蛀牙
False Positive (FP) :  實際學生沒有蛀牙,老師猜這位同學有蛀牙==>猜錯
False Negative (FN) : 實際學生有蛀牙,老師猜這位同學沒有蛀牙==>猜錯


如何計算Recall, Precision


假設全班有50人,20人有蛀牙、30人沒有蛀牙,
今天老師挑出30人,其中20人有蛀牙,另外不小心把10人也當成有蛀牙
TP=20
FP=10
FN=0
TN=20

recall(召回率) :應該要被檢查到的學生。
    =>20/(20+0)
    =>20/(20為正確猜到,有蛀牙學生+0為猜沒有蛀牙,但其中學生有蛀牙)
precision(精準率) : 實際被檢測到的學生。
    =>20/(20+10)
    => 20/(20為正確猜到,有蛀牙學生+10為誤判成有蛀牙學生,其實沒有蛀牙)







Reference :
https://zh.wikipedia.org/wiki/ROC%E6%9B%B2%E7%BA%BF
https://en.wikipedia.org/wiki/Precision_and_recall
http://bryannotes.blogspot.tw/2015/06/precisionrecall.html
https://argcv.com/articles/1036.c

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