Precisión versus aproximación: diferencia y comparación

Puntos clave

1. La precisión se refiere a resultados exactos y exactos con un error mínimo, la aproximación proporciona resultados estimados que son "lo suficientemente cercanos".
2. La precisión requiere más cuidado, tiempo y esfuerzo para minimizar la incertidumbre; la aproximación es más rápida y sencilla pero menos exacta.
3. Se necesita precisión para mediciones sensibles, la aproximación funciona para estimaciones generales dentro de un margen aceptable.

¿Qué es precisión?

En diversos campos, como la estadística, el aprendizaje automático y la ingeniería, la precisión se refiere a la medida de exactitud o exactitud de una medición, cálculo o estimación. Se utiliza comúnmente en el contexto de evaluar el desempeño de los modelos de clasificación.

En el contexto de la clasificación binaria, la precisión se define como el número de resultados positivos verdaderos dividido por la suma de los resultados positivos verdaderos y falsos positivos. Cuantifica la proporción de casos positivos pronosticados correctamente sobre el total de casos predichos como positivos.

¿Qué es la aproximación?

La aproximación se refiere al proceso de estimar o aproximarse a un valor, cantidad o resultado que puede no conocerse con exactitud. Implica encontrar un valor aproximado que esté cerca del valor real o dentro de un cierto rango del mismo. Las aproximaciones se utilizan cuando el cálculo o la medición exactos son difíciles, requieren mucho tiempo o no son prácticos.

La precisión de una aproximación depende del método específico utilizado y de las suposiciones hechas durante el proceso. El nivel de aproximación requerido variará según la aplicación o el problema en cuestión, y es esencial evaluar el equilibrio entre precisión y complejidad o viabilidad computacional.

Diferencia entre precisión y aproximación

1. La precisión se refiere principalmente a la exactitud y exactitud de una medición, cálculo o estimación. Implica obtener el resultado o valor correcto sin errores o variaciones significativas. Por otro lado, la aproximación se refiere al proceso de estimar o aproximarse a un valor que puede no conocerse con exactitud. Implica encontrar un valor cercano o razonable que esté dentro de un cierto rango del valor real.
2. La precisión es un concepto comúnmente utilizado en diversos campos, como la estadística, el aprendizaje automático y la ingeniería, para evaluar la precisión de modelos o mediciones. Se centra en la exactitud de los resultados. La aproximación, por otro lado, es un concepto más amplio que se utiliza en diferentes dominios, incluidas las matemáticas, la física y la vida cotidiana, siempre que un valor exacto no esté disponible o no sea práctico de obtener.
3. El propósito de la precisión es evaluar la exactitud o corrección de una medición o las predicciones de un modelo. Se utiliza para cuantificar la precisión de las predicciones positivas en comparación con los positivos verdaderos y falsos. La aproximación, por otro lado, tiene como objetivo proporcionar una estimación o aproximación cercana de un valor cuando el valor exacto es desconocido o difícil de obtener. Se centra en encontrar un valor que esté dentro de un cierto rango del valor real.
4. La precisión se evalúa mediante fórmulas matemáticas, como los verdaderos positivos divididos por la suma de los resultados verdaderos positivos y falsos positivos en la clasificación binaria. Es una medida cuantificable basada en criterios específicos. La aproximación, por otro lado, implica diversos métodos y técnicas según el contexto, como el redondeo, el truncamiento, la interpolación o métodos numéricos. Estos métodos proporcionan una aproximación de un valor basada en suposiciones o simplificaciones específicas.
5. La precisión se utiliza comúnmente para evaluar el rendimiento de los modelos de clasificación, evaluar la exactitud de las mediciones o experimentos o determinar la exactitud de los cálculos. Es particularmente relevante en situaciones donde es necesario minimizar los falsos positivos. La aproximación, por otro lado, encuentra aplicación en una amplia gama de escenarios donde es difícil obtener valores exactos, como cálculos numéricos, modelos científicos, análisis de datos o incluso situaciones cotidianas como la estimación de distancias o cantidades.

Comparación entre precisión y aproximación

Parámetros de comparación	Precisión	Aproximación
Focus	Precisión y corrección de los resultados.	Estimar o aproximarse a un valor
Propósito	Evaluar la exactitud de las mediciones/modelos.	Proporcionar una estimación cuando el valor exacto sea desconocido o poco práctico
Evaluación	Medidas cuantificables basadas en criterios específicos	Métodos y técnicas variados basados ​​en el contexto.
Aplicación	Evaluación de desempeño, mediciones, cálculos.	Cálculos numéricos, modelado, análisis de datos.
Criterios	Minimiza los falsos positivos, maximiza los verdaderos positivos	Aproximación cercana dentro de un cierto rango

Referencias

1. https://www.aanda.org/articles/aa/abs/2020/03/aa37202-19/aa37202-19.html
2. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/5363547/

Última actualización: 25 de noviembre de 2023