Precision या Recall — असली सवाल यही है
आप ने कुछ परफॉर्मेंस मेट्रिक्स के बारे में सीखा, और शायद आप सोच रहे हैं कि precision कब उपयोग करें और recall कब? ये दोनों मेट्रिक्स हर क्लास के लिए अलग-अलग निकाले जाते हैं, और कई बार यह समझना मुश्किल होता है कि कब किस पर ज़्यादा ध्यान दें।
Precision वह मेट्रिक है जो मापती है कि कोई मॉडल किसी क्लास की भविष्यवाणी कितनी भरोसेमंद तरीके से कर रहा है, जबकि recall मापता है कि कोई क्लास कितनी अच्छी तरह पहचानी जा रही है। अगर किसी क्लास के लिए precision ऊँचा है, तो जब मॉडल उस क्लास की भविष्यवाणी करे, आप उस पर भरोसा कर सकते हैं। जब किसी क्लास के लिए recall ऊँचा है, तो आप निश्चिंत हो सकते हैं कि मॉडल उस क्लास को अच्छी तरह समझ रहा है।
नीचे दिए गए निर्देशों का पालन कीजिए और उदाहरण के साथ precision और recall के बीच यह तुलना देखिए। precision_score() और recall_score() फंक्शन पहले से लोड हैं।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Keras के साथ भाषा मॉडलिंग के लिए Recurrent Neural Networks (RNNs)
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Compute the precision of the sentiment model
prec_sentiment = ____(sentiment_y_true, ____, average=None)
____