Точность против аппроксимации: разница и сравнение

Основные выводы

1. Прецизионность означает точные, точные результаты с минимальной погрешностью, аппроксимация дает расчетные результаты, которые «достаточно близки».
2. Точность требует большей осторожности, времени и усилий, чтобы минимизировать неопределенность; аппроксимация происходит быстрее и проще, но менее точна.
3. Точность необходима для чувствительных измерений, аппроксимация работает для общих оценок в пределах приемлемого предела.

Что такое точность?

В различных областях, таких как статистика, машинное обучение и инженерия, точность относится к мере точности или точности измерения, расчета или оценки. Он обычно используется в контексте оценки производительности моделей классификации.

В контексте бинарной классификации точность определяется как количество истинно положительных результатов, деленное на сумму истинно положительных и ложноположительных результатов. Он количественно определяет долю правильно предсказанных положительных случаев от общего числа случаев, предсказанных как положительные.

Что такое аппроксимация?

Аппроксимация относится к процессу оценки или приближения к значению, количеству или результату, который может быть неизвестен точно. Он предполагает поиск приблизительного значения, близкого к истинному значению или находящегося в определенном диапазоне от него. Приближения используются, когда точный расчет или измерение затруднены, требуют много времени или непрактичны.

Точность аппроксимации зависит от конкретного используемого метода и допущений, сделанных в ходе процесса. Требуемый уровень аппроксимации будет варьироваться в зависимости от конкретного приложения или проблемы, и важно оценить компромисс между точностью и вычислительной сложностью или осуществимостью.

Разница между точностью и приближением

1. Прецизионность в первую очередь относится к точности и правильности измерения, расчета или оценки. Он предполагает получение правильного результата или значения без существенных ошибок или отклонений. С другой стороны, аппроксимация относится к процессу оценки или приближения к значению, которое может быть неизвестно точно. Он предполагает поиск близкого или разумного значения, находящегося в определенном диапазоне от истинного значения.
2. Точность — это концепция, обычно используемая в различных областях, таких как статистика, машинное обучение и инженерия, для оценки точности моделей или измерений. Основное внимание уделяется правильности результатов. С другой стороны, аппроксимация — это более широкое понятие, используемое в различных областях, включая математику, физику и повседневную жизнь, когда точное значение невозможно или практически невозможно получить.
3. Целью точности является оценка точности или правильности измерений или прогнозов модели. Он используется для количественной оценки точности положительных прогнозов по сравнению как с истинными, так и с ложными срабатываниями. Аппроксимация, с другой стороны, направлена ​​на получение оценки или близкого приближения значения, когда точное значение неизвестно или его трудно получить. Он фокусируется на поиске значения, которое находится в определенном диапазоне от истинного значения.
4. Точность оценивается с помощью математических формул, таких как истинно положительный результат, деленный на сумму истинно положительных и ложно положительных результатов в бинарной классификации. Это количественная мера, основанная на конкретных критериях. С другой стороны, аппроксимация включает в себя различные методы и приемы в зависимости от контекста, такие как округление, усечение, интерполяция или численные методы. Эти методы обеспечивают аппроксимацию значения, основанную на конкретных предположениях или упрощениях.
5. Точность обычно используется при оценке эффективности классификационных моделей, оценке точности измерений или экспериментов или определении правильности расчетов. Это особенно актуально в ситуациях, когда ложные срабатывания необходимо свести к минимуму. С другой стороны, аппроксимация находит применение в широком спектре сценариев, где получить точные значения сложно, например, численные расчеты, научное моделирование, анализ данных или даже повседневные ситуации, такие как оценка расстояний или величин.

Сравнение точности и аппроксимации

Параметры сравнения	Точность	приближение
Фокус	Точность и правильность результатов	Оценка или приближение к значению
Цель	Оценить точность измерений/моделей	Предоставьте оценку, если точное значение неизвестно или нецелесообразно.
Оценка	Количественные меры, основанные на конкретных критериях	Различные методы и приемы в зависимости от контекста
Применение	Оценка производительности, измерения, расчеты	Численные расчеты, моделирование, анализ данных
Критерии	Минимизируйте ложные срабатывания, максимизируйте истинные срабатывания	Близкое приближение в определенном диапазоне

Рекомендации

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

Последнее обновление: 25 ноября 2023 г.