精度与近似值：差异与比较

关键精华

1. 精度是指精确、准确的结果，误差最小，近似值提供“足够接近”的估计结果。
2. 精确度需要更多的关注、时间和精力来最大限度地减少不确定性，近似法更快更容易，但不太精确。
3. 敏感测量需要精确度，近似值适用于可接受范围内的一般估计。

什么是精度？

在统计学、机器学习和工程等各个领域，精度是指测量、计算或估计的准确性或准确性的度量。 它通常用于评估分类模型的性能。

在二元分类的背景下，精度定义为真阳性结果的数量除以真阳性结果和假阳性结果的总和。 它量化了正确预测的正实例占预测为正的实例总数的比例。

什么是近似？

近似是指估计或接近可能无法确切知道的值、数量或结果的过程。它涉及找到接近真实值或在真实值一定范围内的近似值。当精确计算或测量困难、耗时或不切实际时，使用近似值。

近似的准确性取决于所使用的具体方法以及过程中所做的假设。 所需的近似水平将根据当前的应用或问题而有所不同，并且必须评估准确性和计算复杂性或可行性之间的权衡。

精度和近似值之间的差异

1. 精度主要是指测量、计算或估计的准确性和准确性。 它涉及获得正确的结果或值，而没有重大错误或变化。 另一方面，近似是指估计或接近可能无法确切知道的值的过程。 它涉及找到一个在真实值的一定范围内的接近或合理的值。
2. 精度是统计、机器学习和工程等各个领域常用的概念，用于评估模型或测量的准确性。 它注重结果的正确性。 另一方面，近似值是一个更广泛的概念，用于不同领域，包括数学、物理和日常生活，只要精确值不容易获得或无法实际获得。
3. 精度的目的是评估测量或模型预测的准确性或正确性。 它用于量化与真阳性和假阳性相比的阳性预测的准确性。 另一方面，近似的目的是在精确值未知或难以获得时提供值的估计或近似值。 它侧重于寻找与真实值在一定范围内的值。
4. 精度是通过数学公式评估的，例如二元分类中真阳性除以真阳性和假阳性结果之和。 它是基于特定标准的可量化衡量标准。 另一方面，近似涉及取决于上下文的各种方法和技术，例如舍入、截断、插值或数值方法。 这些方法提供基于特定假设或简化的近似值。
5. 精度通常用于评估分类模型的性能、评估测量或实验的准确性或确定计算的正确性。 这在需要最大限度地减少误报的情况下尤其重要。 另一方面，近似法适用于难以获得精确值的各种场景，例如数值计算、科学建模、数据分析，甚至是估计距离或数量等日常情况。

精度与近似值的比较

比较参数	平台精度	近似
专注焦点	结果的准确性和正确性	估计或接近某个值
宗旨	评估测量/模型的准确性	当确切值未知或不切实际时提供估计值
评价	基于具体标准的量化措施	基于上下文的不同方法和技术
应用领域	性能评估、测量、计算	数值计算、建模、数据分析
标准	最大限度地减少误报，最大限度地提高真报	在一定范围内近似

参考资料

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

最后更新：25 年 2023 月 XNUMX 日