Bilgi erişimde precision ve recall neyi ifade eder?
Bilgi Erişimde Precision ve Recall
Bilgi erişiminde precision ve recall önemli iki ölçüttür ve bir sistemin başarısını değerlendirmede kullanılır.Precision
- Doğru pozitif sonuçların toplam pozitif sonuçlara oranıdır.
- Sadece sistemin doğru bildiği sonuçların ne kadarının gerçekten doğru olduğunu ölçer.
- Yüksek precision, alaka düzeyinin yüksek olduğunu gösterir.
Recall
- Doğru pozitif sonuçların gerçek pozitif sonuçlara oranıdır.
- Gerçekten var olan pozitif sonuçların sistem tarafından ne kadarının bulunduğunu ölçer.
- Yüksek recall, eksik bilgi sayısının az olduğunu gösterir.
Özet
Precision, sonuçların doğruluğuna odaklanırken, recall, sistemin kapsamını gösterir. İyi bir bilgi erişim sisteminde her iki ölçütün de dengeli olması önemlidir.
Yağmur Doğan • 2025-12-17 20:21:12
Ya bu terimler hep karışıyor, biraz daha sade anlatılsa keşke.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- OWASP Top 10 nedir, neden dikkate alınmalıdır?
- Hash tablosunda çakışma nasıl çözülür? (chaining ve open addressing)
- MapReduce nedir, büyük veride nasıl kullanılır?
- Maksimum akış problemi ve Ford–Fulkerson yöntemi nedir?
- Programlama dillerini öğrenmeye yeni başlayanlar için en kolay programlama dili hangisidir?
- Mantık kapısında XOR fonksiyonunun önemi nedir?
- Bağımlılık enjeksiyonu ve tersine çevrim (IoC) nedir?
- Yapay zeka algoritmalarının derin öğrenme yöntemleriyle geleneksel makine öğrenmesi tekniklerine göre avantajları ve sınırlamaları nelerdir
- Git branching stratejileri: GitFlow ve Trunk-Based farkı nedir?
- Branch nedir ve nasıl kullanılır?
- Sızma testi (pentest) nedir?
- Bilgisayarlarda dosya ve klasörler nedir?
- Topolojik sıralama nedir, hangi problemlerde kullanılır?
- Backtracking tekniği nasıl uygulanır?
- Ağaç veri yapısı nedir?
- Python’da bir stringi parçalara ayırıp ters çevirip birleştirmek için hangi yöntemleri kullanabilirim?
- Bilgisayarlar nasil veri depolar?
- Python’da bir stringin içinde kaç tane belirli bir karakter var, nasıl bulabilirim?
- Makine öğrenmesi algoritmalarında aşırı uyum (overfitting) problemi nasıl ortaya çıkar ve hangi yöntemlerle önlenebilir?
- Kod inceleme (code review) için en iyi uygulamalar nelerdir?
