Là hệ số Dice giống như độ chính xác?

Tôi bắt gặp hệ số Dice về độ tương tự âm lượng ( https://en.wikipedia.org/wiki/S%C3%B8rensen%E2%80%93Dice_coffic ) và độ chính xác ( https://en.wikipedia.org/wiki/Accuracy_and_precision ).

Dường như với tôi rằng hai biện pháp này là như nhau. Có suy nghĩ gì không?

— RockTheStar
nguồn

Điều này cung cấp tất cả các số liệu thống kê

— hạng1

@ xếp hạng1 Cảm ơn. Tôi muốn làm rõ: không phải đó là liên kết đến câu hỏi của tôi :)

— RockTheStar

ooops, cái này: ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4533825

— xếp hạng1

Câu trả lời:

Đây không phải là điều tương tự và chúng thường được sử dụng trong các bối cảnh khác nhau. Điểm Dice thường được sử dụng để định lượng hiệu suất của các phương pháp phân đoạn hình ảnh . Ở đó bạn chú thích một số khu vực sự thật mặt đất trong hình ảnh của bạn và sau đó thực hiện một thuật toán tự động để làm điều đó. Bạn xác nhận thuật toán bằng cách tính điểm Dice, đây là thước đo mức độ giống nhau của các đối tượng. Vì vậy, nó là kích thước của sự chồng chéo của hai phân chia chia cho tổng kích thước của hai đối tượng. Sử dụng các điều khoản tương tự như mô tả chính xác, số điểm Dice là:

Dice score = \frac{2 \cdot number of true positives}{2 \cdot number of true positives + number of false positives + number of false negatives}

$\text{Dice score} = \frac{2\cdot \text{number of true positives}}{2 \cdot \text{number of true positives + number of false positives + number of false negatives}}$

Điểm Dice không chỉ là thước đo xem bạn tìm thấy bao nhiêu điểm tích cực mà còn phạt vì những điểm sai mà phương pháp tìm thấy, tương tự như độ chính xác. vì vậy nó giống với độ chính xác hơn độ chính xác. Sự khác biệt duy nhất là mẫu số, trong đó bạn có tổng số dương thay vì chỉ các dương mà phương thức tìm thấy. Vì vậy, điểm Dice cũng bị phạt vì những điểm tích cực mà thuật toán / phương pháp của bạn không thể tìm thấy.

$A$ $B$

$A$
$A$ $B$ $A$ $B$ $A$ $B$
$B$ $A$

Nếu bạn đang làm điều này cho một ấn phẩm, thì hãy viết Dice với chữ D viết hoa, bởi vì nó được đặt theo tên của một anh chàng tên là Dice.

EDIT: Về nhận xét về một sự điều chỉnh: Tôi không sử dụng công thức truyền thống để tính hệ số Dice, nhưng nếu tôi dịch nó sang ký hiệu trong câu trả lời khác thì nó trở thành:

Dice score = \frac{2 \cdot | A \cap B |}{2 \cdot | A \cap B | + | B ∖ A | + | A ∖ B |}

$\text{Dice score} = \frac{2\cdot|A\cap B|}{2\cdot|A\cap B| + |B\backslash A| + |A\backslash B|}$

Mà tương đương với định nghĩa truyền thống. Sẽ thuận tiện hơn khi viết nó theo cách tôi đã viết ban đầu để nêu công thức về mặt tích cực sai. Dấu gạch chéo ngược là điểm trừ được đặt.

— Gume
nguồn

Cảm ơn vi đa trả lơi. Chính xác để so sánh phân đoạn hình ảnh. Vì vậy, điểm xúc xắc này được sử dụng, giả sử, đưa ra hình ảnh A và hình ảnh B. Hình ảnh A là mặt đất đúng (0 hoặc 1) và hình ảnh B là phân đoạn của tôi. Vậy, tổng số dương (1) là bao nhiêu, đó có phải là số 1 trong A + số 1 trong B không ?? Tôi hơi bối rối ở đây. Tương tự như dương tính giả

— RockTheStar 11/2/2016

@RockTheStar Tôi sẽ chỉnh sửa câu trả lời của mình để giải thích cho phân đoạn hình ảnh.

— Gumeo

Tuyệt vời, cảm ơn rất nhiều vì lời giải thích của bạn. Thêm một câu hỏi tiếp theo. Còn phạm vi của D thì sao? Có phải giữa 0 và 1?

— RockTheStar

Cảm ơn rất nhiều! Sẽ thực hiện điều này và xem kết quả

— RockTheStar 11/2/2016

@Gumeo bạn có thể muốn sửa chữa hoặc ít nhất là giải thích câu trả lời của bạn, vui lòng xem câu trả lời mới của tôi để biết chi tiết

— dvb

Các hệ số Dice (hay còn gọi là chỉ số tương đồng Dice) là tương tự như các điểm F1 , nhưng nó không giống như độ chính xác. Sự khác biệt chính có thể là sự chính xác có tính đến các tiêu cực thực sự trong khi hệ số Dice và nhiều biện pháp khác chỉ xử lý các tiêu cực thực sự là các mặc định không quan tâm (xem Cơ bản về Đánh giá phân loại, Phần 1 ).

Theo như tôi có thể nói, hệ số Dice không được tính như mô tả bởi câu trả lời trước đó , mà thực sự có chứa công thức cho chỉ số Jaccard (còn được gọi là "giao điểm trên liên kết" trong tầm nhìn máy tính).

\begin{aligned} D i c e (A, B) & = \frac{2 | A \cdot B |}{| A | + | B |} \\ F 1 (A, B) & = \frac{2}{| A | / | A \cdot B | + | B | / | A \cdot B |} \\ J a c c a r d (A, B) & = \frac{| A \cdot B |}{| m a x (A, B) |} = \frac{| A \cdot B |}{| A | + | B | - | A \cdot B |} \\ A c c u r a c y (A, B) & = \frac{| A \cdot B | + | \bar{A} \cdot \bar{B} |}{| A l l |} \end{aligned}

$\begin{align*} Dice(A,B) &= \frac{2|A\cdot B|}{ |A| + |B| } \\ F1(A,B) &= \frac{2}{|A|/|A \cdot B| + |B|/|A\cdot B|} \\ Jaccard(A,B) &= \frac{|A\cdot B|}{|max(A,B)|} = \frac{|A\cdot B|}{|A|+|B|-|A\cdot B|}\\ Accuracy(A,B) &= \frac{|A\cdot B|+|\overline{A} \cdot \overline{B}|}{|All|} \\ \end{align*}$

$A,B$ $All$ $|A \cdot B|$ $A$ $B$ $|\overline{A} \cdot \overline{B}|$ $A$ $B$

Hệ số Dice và chỉ số Jaccard có liên quan đơn điệu và chỉ số Tversky tổng quát hóa cả hai, để đọc thêm về nó, hãy xem điểm tương tự của F-points, Dice và Jaccard .

Hệ số Dice cũng là trung bình hài hòa của Độ nhạy và Độ chính xác, để xem tại sao nó có ý nghĩa, hãy đọc Tại sao F-Đo có nghĩa là hài hòa và không phải là trung bình số học của các biện pháp Chính xác và Nhớ lại? .

Để đọc thêm về nhiều thuật ngữ trong câu trả lời này và các mối quan hệ của chúng, hãy xem Đánh giá các phân loại nhị phân .

— dvb
nguồn