In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf die Mathematik hinter der Instinct: Mit abnehmender Präzision nimmt die Erinnerung zu.
Diese Begriffe wurden ursprünglich im Hinblick auf das Downside der effizienten Recherche relevanter Dokumente definiert. Bei einer ausreichend großen Menge an (relevanten und irrelevanten) Dokumenten wird der Rückruf als die bedingte Wahrscheinlichkeit definiert, ein Dokument abzurufen, sofern es related ist. Und Präzision ist die bedingte Wahrscheinlichkeit, dass ein Dokument related ist, sofern es abgerufen wird. Dieses Downside kann auch auf das moderne Downside des Seitenabrufs in Suchmaschinen ausgedehnt werden.
Stellen wir zunächst eine Beziehung zwischen Erinnerung und Präzision her. Aus den Definitionen dieser Begriffe:
Betrachten Sie ein künstliches Beispiel; Nehmen wir an, es gibt 100 Dokumente, von denen 3 related und der Relaxation irrelevant sind (= 97). Gehen Sie davon aus, dass das System eine Zeiteinheit benötigt, um jedes Dokument durchzugehen und seine Relevanz zu überprüfen. Stellen Sie sich das Szenario vor, dass das System nach Durchsicht der ersten fünf Dokumente zwei der drei relevanten Dokumente findet. Zu diesem Zeitpunkt ist die Genauigkeit des Techniques = 2/5 (5 abgerufene Dokumente, von denen 2 related sind) und der Rückruf = 2/3 (von den insgesamt 3 relevanten Dokumenten wurden 2 gefunden). In der nächsten Zeiteinheit (6u) erkennt das System ein irrelevantes Dokument (Wahrscheinlichkeit dafür = 94/95). Und an diesem Punkt beträgt Präzision = 2/6 und Rückruf = 2/3.
Angesichts des oben Gesagten können wir davon ausgehen, dass sich erinnern (R), Präzision (P) und Abrufwahrscheinlichkeit (H) sind alle kontinuierliche und glatte Funktionen der Zeit (T). Und damit diese Funktionen eine doppelte Rolle spielen, als (kontinuierliche und glatte) Funktionen von Zeit und Wahrscheinlichkeiten, können wir die Gesamtzeit, die das System benötigt, um den gesamten Satz von Dokumenten zu durchsuchen, zwischen 0 und 1 normalisieren.
Unter Verwendung der oben genannten Annahmen:
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