Präzision und Recall bei Schilddrüse
Eine Kreuztabelle, die die Übereinstimmung zwischen einem binären Score und einem bekannten Label zeigt, ist ein guter Weg, die Leistungsfähigkeit eines Algorithmus zu verstehen. Präzision und Recall sind zwei weitere Maße, die auf dieser Tabelle basieren und noch mehr Einblick geben, wie gut der Score funktioniert.
In dieser Übung untersuchst du Präzision und Recall mit den Schilddrüsen-Daten. Die in den vorherigen Übungen erstellten Scores binary_lof und binary_iso stehen als Spalten in den thyroid-Daten zur Verfügung. Der Code, mit dem in der vorherigen Übung die Übereinstimmungen tabelliert wurden, ist ebenfalls enthalten.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Einführung in die Anomalieerkennung in R</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Tabulation for the binary isolation score
table(thyroid$label, thyroid$binary_iso)
# Precision for the isolation scores
precision_iso <- ___ / ___
# Tabulation for the binary lof score
table(thyroid$label, thyroid$binary_lof)
# Precision for the binary lof score
precision_lof <- ___ / ___