Täpsus vs ligikaudsus: erinevus ja võrdlus

Võtme tagasivõtmine

1. Täpsus viitab täpsetele, täpsetele tulemustele minimaalse veaga, ligikaudne annab hinnangulisi tulemusi, mis on "piisavalt lähedased".
2. Täpsus nõuab rohkem hoolt, aega ja jõupingutusi, et ebakindlust minimeerida, lähendamine on kiirem ja lihtsam, kuid vähem täpne.
3. Täpsus on vajalik tundlike mõõtmiste jaoks, ligikaudne töö üldiste hinnangute jaoks vastuvõetava piires.

Mis on täpsus?

Erinevates valdkondades, nagu statistika, masinõpe ja tehnika, viitab täpsus mõõtmise, arvutuse või hinnangu täpsuse või täpsuse mõõtmisele. Seda kasutatakse tavaliselt klassifikatsioonimudelite toimivuse hindamise kontekstis.

Binaarse klassifikatsiooni kontekstis defineeritakse täpsust kui tõeliste positiivsete tulemuste arvu jagatud tõeliste positiivsete ja valepositiivsete tulemuste summaga. See kvantifitseerib õigesti ennustatud positiivsete juhtumite osakaalu positiivseteks ennustatud juhtumite koguarvust.

Mis on lähendamine?

Lähendamine viitab väärtusele, kogusele või tulemusele, mida ei pruugi täpselt teada, hinnata või sellele läheneda. See hõlmab ligikaudse väärtuse leidmist, mis on tegelikule väärtusele lähedane või selle teatud vahemikus. Lähendamist kasutatakse siis, kui täpne arvutamine või mõõtmine on keeruline, aeganõudev või ebapraktiline.

Lähenduse täpsus sõltub konkreetsest kasutatud meetodist ja protsessi käigus tehtud eeldustest. Nõutav ligikaudne tase varieerub olenevalt konkreetsest rakendusest või probleemist ning oluline on hinnata kompromissi täpsuse ja arvutusliku keerukuse või teostatavuse vahel.

Erinevus täpsuse ja lähenduse vahel

1. Täpsus viitab peamiselt mõõtmise, arvutuse või hinnangu täpsusele ja täpsusele. See hõlmab õige tulemuse või väärtuse saamist ilma oluliste vigade või variatsioonideta. Teisest küljest viitab lähendamine protsessile, mille käigus hinnatakse või lähenetakse väärtusele, mis ei pruugi olla täpselt teada. See hõlmab lähedase või mõistliku väärtuse leidmist, mis jääb tegelikust väärtusest teatud vahemikku.
2. Täpsus on mudelite või mõõtmiste täpsuse hindamiseks erinevates valdkondades, nagu statistika, masinõpe ja inseneriteadus, tavaliselt kasutatav mõiste. See keskendub tulemuste õigsusele. Seevastu on ligikaudne mõiste laiem mõiste, mida kasutatakse erinevates valdkondades, sealhulgas matemaatikas, füüsikas ja igapäevaelus, kui täpset väärtust ei ole kergesti kättesaadav või otstarbekas saada.
3. Täpsuse eesmärk on hinnata mõõtmise või mudeli prognooside täpsust või õigsust. Seda kasutatakse positiivsete ennustuste täpsuse kvantifitseerimiseks võrreldes nii tõeste kui ka valepositiivsete ennustustega. Seevastu ligikaudne eesmärk on anda väärtuse hinnang või lähedane ligikaudne väärtus, kui täpne väärtus on teadmata või raskesti saavutatav. See keskendub väärtuse leidmisele, mis jääb tegelikust väärtusest teatud vahemikku.
4. Täpsust hinnatakse matemaatiliste valemite abil, näiteks binaarses klassifikatsioonis jagatud tõeliste positiivsete ja valepositiivsete tulemuste summaga. See on konkreetsetel kriteeriumidel põhinev kvantifitseeritav meede. Lähendamine seevastu hõlmab kontekstist olenevalt erinevaid meetodeid ja tehnikaid, nagu ümardamine, kärpimine, interpoleerimine või numbrilised meetodid. Need meetodid annavad konkreetsetel eeldustel või lihtsustustel põhineva väärtuse ligikaudse väärtuse.
5. Tavaliselt kasutatakse täpsust klassifitseerimismudelite toimivuse hindamisel, mõõtmiste või katsete täpsuse hindamisel või arvutuste õigsuse määramisel. See on eriti oluline olukordades, kus valepositiivseid tulemusi tuleb minimeerida. Seevastu lähenemine leiab rakendust paljudes stsenaariumides, kus täpsete väärtuste saamine on keeruline, näiteks numbrilised arvutused, teaduslik modelleerimine, andmete analüüs või isegi igapäevastes olukordades, nagu vahemaade või suuruste hindamine.

Täpsuse ja lähenduse võrdlus

Võrdlusparameetrid	Täpsus	Lähendamine
Keskenduma	Tulemuste täpsus ja õigsus	Väärtuse hindamine või sellele lähenemine
Eesmärk	Hinnake mõõtmiste/mudelite täpsust	Esitage hinnang, kui täpne väärtus on teadmata või ebapraktiline
Hindamine	Konkreetsetel kriteeriumidel põhinevad kvantifitseeritavad meetmed	Erinevad kontekstist lähtuvad meetodid ja tehnikad
taotlus	Tulemuslikkuse hindamine, mõõtmised, arvutused	Numbrilised arvutused, modelleerimine, andmete analüüs
Kriteeriumid	Minimeeri valepositiivseid, maksimeeri tõelisi positiivseid	Sule lähendus teatud vahemikus

viited

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

Viimati värskendatud: 25. novembril 2023