Precisió i exhaustividad
La precisió i exhaustividad (denominat a voltes com a exhaustividad i precisió) és una mètrica empleada en la mida del rendiment dels sistemes de busca i recuperació d'informació i reconeiximent de patrons. En este context es denomina precisió (denominat igualment valor positiu predit) com a la fracció d'instàncies recuperades que són rellevants, mentres recall (denominat igualment sensibilitat o exhaustividad) és la fracció d'instàncies rellevants que han segut recuperades.[1] Tant la precisió com la exhaustividad són enteses com a mides de la rellevància. Per a entendre millor el concepte, supongam de l'existència d'un programa que reconeix gossos en fotografies, dit programa reconeix 7 gossos en una escena que conté 9 gossos i alguns gats. Si 4 de les identificacions han segut correctes, pero 3 eren gats, el programa tindrà una precisió de 4/7 mentres que posseïx una sensibilitat de 4/9. Un atre eixemple en el que participa un motor de busca que, davant una consulta donada, retorna 30 pàgines de les quals només 20 són rellevants deixant 40 pàgines rellevants anara de la busca. Este motor tindrà llavors una precisió de 20/30 = 2/3 mentres que la seua sensibilitat és 20/60 = 1/3.
Per a un usuari la situació ideal és aquella en la que existix una precisió i exhaustividad alta (és dir molt propenca a 1). A esta situació li la denomina utilitat teòrica. En l'objecte de ponderar i vore com lluntà es troben abdós mides de l'utilitat teòrica, sol amprar-se els valors d'abdós mètriques combinades en una mija harmònica denominada valor-F.
Concepte
[editar | editar còdic]Precisió
[editar | editar còdic]El concepte de precisió va ser propost inicialment per Salton en 1983.[2] Alguns autors ho varen amprar com un factor de pertinència.[3] La precisió és el ràtio entre el número de documents rellevants recuperats entre el número de documents recuperats. D'acort en la definició es té la següent expressió:
- ___MATH_0___
D'esta forma, quant més s'acoste el valor de la precisió al valor nul, major serà el número de documents recuperats que no consideren rellevants. Si pel contrari, el valor de la precisió és igual a un, s'entendrà que tots els documents recuperats són rellevants. Esta forma d'entendre la precisió introduïx el concepte de soroll informatiu i de silenci informatiu.
Exhaustividad
[editar | editar còdic]La exhaustividad s'ampra en menor medida que la precisió. Alguns autors solen definir-ho en llengua castellana com "rellamada" procedent del terme anglés "recall", en atres casos com "recobrat". Este ràtio ve a expressar la proporció de documents rellevants recuperats, comparat en el total dels documents que són rellevants existents en la base de senyes, en total independència de que estos, es recuperen o no.[4] Es va definir per primera volta a mitan de el XX.[3] L'equació en este cas s'expressa com:
- ___MATH_1___
Si el resultat d'esta fòrmula tira com a valor 1, es tindrà la exhaustividad màxima possible, i açò ve a indicar que s'ha trobat tot document rellevant que residia en la base de senyes, per lo tant no es tindrà ni soroll, ni silenci informatiu: sent la recuperació de documents entesa com a perfecta. Pel contrari en el cas de que el valor de la exhaustividad siga igual a zero, es té que els documents obtinguts no posseïxen rellevància alguna.
Interpretació provabilística
[editar | editar còdic]És possible interpretar la precisió i exhaustividad no com a raons, sino com a provabilitats:
- La precisió és la provabilitat de que un document recuperat (seleccionat a l'encert) siga rellevant.
- Exhaustividad és la provabilitat de que un document rellevant (seleccionat a l'encert) siga recuperat en una busca.
Tengase en conte que la selecció aleatòria es referix a una distribució uniforme sobre el conjunt apropiat de documents; és dir, per mig d'un document recuperat seleccionat a l'encert, nos referim a seleccionar un document del conjunt de documents obtinguts de forma aleatòria. La selecció aleatòria deu ser tal que tots els documents en el conjunt tinguen la mateixa provabilitat de ser seleccionats.
Tinga en conte que, en un sistema de classificació típic, la provabilitat de que un document recuperat siga rellevant depén del document. L'interpretació anterior també s'estén a eixe escenari (necessita explicació).
Una atra interpretació per a la precisió i l'exhaustividad és la següent. La precisió és la provabilitat promig de recuperació rellevant. La recuperació és la provabilitat promig de recuperació completa. Ací fem un promig de vàries consultes de recuperació.
Referències
[editar | editar còdic]- ↑ Raquel Gómez Díaz. (2003), L'evaluació en recuperació de l'informació en llínea. "Hipertext.net", núm. 1
- ↑ Salton, G. i M. J. McGill., (1983), Introduction to Modern Information Retrieval. New York: McGraw Hill
- ↑ 3,0 3,1 Kent A. Et al., (1955), Machine literature searching. VIII. Operational Criteria for Designing Information Retrieval Systems American Documentation Abril, 6 (2) p. 93-101
- ↑ Swets, J. A., (1963), Information retrieval Systems Science, 141 (3577): July 1963 p. 245-250
- Este artícul conté una traducció derivada de «Precisión y exhaustividad» de Wikipedia en castellà publicada baix la Llicència de documentació lliure de GNU i la Llicència Creative Commons Reconeiximent-CompartirIgual 4.0 Internacional.