Par convention, l'incertitude s'exprime avec un seul chiffre significatif arrondi au supérieur. Exemple : si on mesure une longueur de 15,5 cm avec une incertitude de ± 0,25 cm, alors lexp= 15,5 cm et U(l)= 0,3 cm. La longueur mesurée est alors exprimée sous la forme l= 15,5 ± 0,3 cm.
Prenons un modèle qui prédit 150 exemples pour la classe positive, 95 sont corrects (vrais positifs), ce qui signifie que cinq ont été manqués (faux négatifs) et 55 sont incorrects (faux positifs). Nous pouvons calculer la précision comme suit : Précision = TruePositives / (TruePositives + FalsePositives) Précision = 95 / (95 + 55)
La précision de la mesure est déterminée par l'erreur absolue . L'erreur absolue est la différence entre la valeur réelle et la valeur mesurée. C'est l'erreur maximale possible qui doit être éliminée pour obtenir une mesure précise.
La formule pour quantifier la précision binaire est : Exactitude = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN) où : TP = vrai positif ; FP = faux positif ; TN = vrai négatif ; FN = faux négatif.
La précision mesure la proximité des différentes mesures les unes par rapport aux autres. Vous pouvez mesurer la précision en recherchant l'écart moyen , qui calcule la moyenne des différences de mesures.
Precision refers to a value in decimal numbers after the whole number, and it does not relate to accuracy. The concepts of accuracy and precision are almost related, and it is easy to get confused. Precision is a number that shows an amount of the information digits and it expresses the value of the number.
La précision correspond à la proximité d'un ensemble donné de mesures (observations ou lectures) par rapport à leur valeur réelle , tandis que la précision correspond à la proximité des mesures les unes par rapport aux autres.
Exemple 1.
Jean cherche un document qui explique comment planter un arbre. Il existe 12 documents de ce type dans la base de données. Suite à la requête « planter arbre », le système lui fournit une liste de 60 documents, dont 6 sont pertinents. Le rappel est alors de 6/12=50 % alors que la précision est de 6/60=10 %.
La précision est le degré d'exactitude avec lequel un paramètre est estimé par un estimateur . La précision est généralement mesurée par l’écart type de l’estimateur et est connue sous le nom d’erreur type.
Le réglet est un instrument de mesure très précis qui permet une lecture au millimètre et 1/2 millimètre pour contrôler la cote d'une pièce.
2 mm représente l'incertitude absolue de la mesure. L'incertitude relative nous donne une idée de la précision de la mesure. Un appareil est fidèle lorsqu'il donne toujours le même résultat pour une même mesure. C'est une qualité primordiale.
La précision et l’exactitude sont deux façons dont les scientifiques envisagent l’erreur. La précision fait référence à la proximité d'une mesure par rapport à la valeur vraie ou acceptée. La précision fait référence à la proximité des mesures d'un même article . La précision est indépendante de l’exactitude.
La précision d'une mesure est déterminée par le plus petit degré de mesure qu'un instrument peut fournir . En d’autres termes, la précision d’un instrument de mesure est plus élevée si les graduations sont plus proches les unes des autres. La technique et les instruments utilisés pour mesurer déterminent la précision de la mesure.
La précision fait référence à la proximité de deux ou plusieurs mesures les unes par rapport aux autres . En utilisant l’exemple ci-dessus, si vous pesez une substance donnée cinq fois et obtenez 3,2 kg à chaque fois, alors votre mesure est très précise. La précision est indépendante de l’exactitude. Vous pouvez être très précis mais inexact, comme décrit ci-dessus.
La formule simple suivante serait utilisée pour calculer la taille d’échantillon adéquate dans l’étude de prévalence (4) ; n = Z 2 P ( 1 - P ) d 2 Où n est la taille de l'échantillon, Z est la statistique correspondant au niveau de confiance, P est la prévalence attendue (qui peut être obtenue à partir des mêmes études ou d'une étude pilote menée par le .. .
La précision est tout le contraire de la marge d'erreur et mesure la fiabilité de l'estimation . Plus la marge d’erreur est faible, plus la précision de l’estimation sera élevée. Mais une estimation avec une plus grande précision nécessite une taille d’échantillon plus grande [2].
Un aspect crucial de la conception de l’étude consiste à décider de la taille de votre échantillon. Si vous augmentez la taille de votre échantillon, vous augmentez la précision de vos estimations , ce qui signifie que, pour une estimation/taille d'effet donnée, plus la taille de l'échantillon est grande, plus le résultat sera « statistiquement significatif ».
Cependant, pour calculer la précision, il suffit de savoir quelles prédictions étaient correctes et lesquelles ne l’étaient pas. La précision est « aveugle » pour des classes spécifiques. Pour calculer la précision, divisez toutes les prédictions correctes par le nombre total de prédictions . Dans notre cas, la précision est de 37/45 = 82 %.
Nous calculons la précision en divisant le nombre de prédictions correctes (la diagonale correspondante dans la matrice) par le nombre total d'échantillons . Le résultat nous indique que notre modèle a atteint une précision de 44 % sur ce problème multiclasse.
La précision et le rappel sont deux mesures d'évaluation utilisées pour mesurer les performances d'un classificateur dans les problèmes de classification binaire et multiclasse. La précision mesure l'exactitude des prédictions positives, tandis que le rappel mesure l'exhaustivité des prédictions positives .
La précision est le nombre de chiffres dans un nombre . L'échelle est le nombre de chiffres à droite de la virgule décimale dans un nombre. Par exemple, le nombre 123,45 a une précision de 5 et une échelle de 2 . Dans SQL Server, la précision maximale par défaut des types de données numériques et décimales est de 38.
Cela est vrai pour toutes les déclarations mathématiques. Ils s'appuient tous sur des définitions exactes et précises . Si vous n'êtes pas précis dans vos définitions mathématiques et dans votre enseignement, vos élèves peuvent l'utiliser par erreur dans des conditions où l'énoncé n'est pas vrai, par exemple lorsque a = 1, b = 2 et c = -1.
Accuracy measures how close results are to the true or known value. Precision, on the other hand, measures how close results are to one another. They're both useful ways to track and report on project results. Accuracy and precision are often used interchangeably in normal life.
La précision est généralement exprimée en termes d’écart d’un ensemble de résultats par rapport à la moyenne arithmétique de l’ensemble (la moyenne et l’écart type seront discutés plus loin dans cette section). L’étudiant en chimie analytique apprend – à juste titre – qu’une bonne précision ne signifie pas une bonne exactitude.
Plus l'unité de mesure utilisée est petite, plus la mesure est précise . Gardez à l’esprit que la précision d’une mesure n’a rien à voir avec la taille des nombres, seulement avec l’unité utilisée.