Hassasiyet ve Duyarlılık (Precision & Recall)

sözlükmetrik

Diğer adları: Precision = Kesinlik = Pozitif Tahmin Değeri (PPV); Recall = Duyarlılık = Sensitivity = True Positive Rate (TPR)

Kısa Tanım

Hassasiyet (precision) ve duyarlılık (recall), sınıflandırma modellerinin pozitif sınıf üzerindeki performansını ölçen iki tamamlayıcı metriktir. Hassasiyet, pozitif olarak tahmin edilen örneklerin ne kadarının gerçekten pozitif olduğunu; duyarlılık ise gerçek pozitif örneklerin ne kadarının doğru tespit edildiğini ifade eder.

Teknik Mantık

Karışıklık matrisinden (confusion matrix) türetilirler: Precision = TP / (TP + FP) ve Recall = TP / (TP + FN). Bu iki metrik arasında doğal bir ödünleşim (trade-off) vardır: karar eşiği (threshold) düşürüldüğünde recall artar ancak precision düşer ve tersi. Precision-Recall eğrisi (PR curve) ve bu eğrinin altında kalan alan (AP, Average Precision) bu ödünleşimi tek bir skalerde özetler. Dengesiz sınıf dağılımlarında PR eğrisi, ROC eğrisine kıyasla daha bilgilendiricidir.

Kullanım Bağlamı

Yanlış pozitif maliyetinin yüksek olduğu durumlarda (orn. gereksiz ilaçlama) precision, yanlış negatif maliyetinin yüksek olduğu durumlarda (orn. hastalığın gözden kaçması) recall ön plana çıkar. Uygulama bağlamına göre hangi metriğin öncelikli olduğuna karar verilmelidir.

Tarımsal Bağlam

Bitki hastalık tespitinde yüksek recall, enfekte bitkilerin kaçırılmaması açısından kritiktir. Yabancı ot tespitinde yanlış pozitiflerin (sağlıklı bitkinin yabancı ot olarak etiketlenmesi) gereksiz herbisit uygulamasına yol açması nedeniyle precision de önemlidir. Nesne tespitinde mAP (mean Average Precision) metriği, tüm sınıflar üzerindeki PR eğrilerinin ortalamasıdır.

Sık Karıştırılan Nokta

Doğruluk (accuracy) metriğinin sınıf dengesizliğinde yanıltıcı olduğu bilinse de, precision ve recall'un da sınıf tanımına bağlı olduğu göz ardı edilir. "Pozitif" sınıfın seçimi sonuçları kökten değiştirir; çok sınıflı problemlerde macro, micro ve weighted ortalamalar farklı yorumlar üretir.

Dr. Mehmet Solak — Siirt Üniversitesi, Biyosistem Mühendisliği