精度と近似: 違いと比較

主要な取り組み

1. 精度は、誤差が最小限に抑えられた正確で正確な結果を指し、近似は、「十分に近い」推定結果を提供します。
2. 精度を高めるには、不確実性を最小限に抑えるためにより多くの注意、時間、労力が必要です。近似はより速く簡単ですが、正確さは低くなります。
3. 精密な測定には精度が必要ですが、許容可能なマージン内の一般的な推定には近似が機能します。

プレシジョンとは？

統計、機械学習、エンジニアリングなどのさまざまな分野で、精度とは、測定、計算、または推定の正確さの尺度を指します。 これは、分類モデルのパフォーマンスを評価するコンテキストでよく使用されます。

バイナリ分類のコンテキストでは、精度は、真陽性結果の数を真陽性結果と偽陽性結果の合計で割ったものとして定義されます。 陽性として予測された合計インスタンスのうち、正しく予測された陽性インスタンスの割合を定量化します。

近似とは何ですか?

近似とは、正確には分からない値、数量、または結果を推定する、またはそれに近づくプロセスを指します。これには、真の値に近い、またはその一定の範囲内にある近似値を見つけることが含まれます。近似値は、正確な計算や測定が困難、時間がかかる、または非現実的な場合に使用されます。

近似の精度は、使用される特定の方法とプロセス中に行われる仮定によって異なります。 必要な近似のレベルは、アプリケーションや当面の問題によって異なり、精度と計算の複雑さまたは実現可能性との間のトレードオフを評価することが重要です。

精度と近似の違い

1. 精度とは主に、測定、計算、または推定の精度と正確さを指します。 これには、重大なエラーや変動がなく、正しい結果または値を取得することが含まれます。 一方、近似とは、正確には分からない値を推定したり、それに近づけたりするプロセスを指します。 これには、真の値の特定の範囲内で、近い値または妥当な値を見つけることが含まれます。
2. 精度は、モデルや測定の精度を評価するために、統計、機械学習、エンジニアリングなどのさまざまな分野で一般的に使用される概念です。 結果の正確さに重点を置いています。 一方、近似は、正確な値がすぐに入手できない、または実際に取得できない場合に、数学、物理学、日常生活などのさまざまな領域で使用されるより広い概念です。
3. 精度の目的は、測定またはモデルの予測の正確性を評価することです。 これは、真陽性と偽陽性の両方と比較して、陽性予測の精度を定量化するために使用されます。 一方、近似は、正確な値が不明または取得が難しい場合に、値の推定値または近似値を提供することを目的としています。 真の値の特定の範囲内にある値を見つけることに焦点を当てます。
4. 精度は、バイナリ分類における真陽性を真陽性と偽陽性の結果の合計で割るなど、数式によって評価されます。 これは、特定の基準に基づいて定量化できる尺度です。 一方、近似には、丸め、切り捨て、内挿、数値的手法など、状況に応じてさまざまな方法やテクニックが含まれます。 これらの方法では、特定の仮定または単純化に基づいて値の近似値が得られます。
5. 精度は通常、分類モデルのパフォーマンスの評価、測定や実験の精度の評価、または計算の正確性の判断に使用されます。 これは、誤検知を最小限に抑える必要がある状況に特に関係します。 一方、近似は、数値計算、科学モデリング、データ分析、さらには距離や数量の推定などの日常的な状況など、正確な値を取得するのが難しい幅広いシナリオで応用されます。

精度と近似値の比較

比較のパラメータ	精度	近似
フォーカス	結果の正確性と正確性	値を見積もる、または値に近づく
目的	測定/モデルの正確性を評価する	正確な値が不明または非現実的な場合は、推定値を提供します
評価	特定の基準に基づく定量化可能な対策	状況に応じたさまざまな方法とテクニック
申し込み	性能評価、測定、計算	数値計算、モデリング、データ解析
基準	偽陽性を最小限に抑え、真陽性を最大限に高める	一定の範囲内で近似する

参考情報

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