Precision and Recall

Gambar Precision And Recall
Gambar Precision And Recall

Presisi dan penarikan paling umum digunakan di bidang ilmu data, terutama dalam evaluasi model klasifikasi. Metrik ini digunakan untuk mengukur kinerja model dalam hal kemampuannya untuk mengidentifikasi contoh positif dan negatif dengan benar dalam suatu dataset. Mereka juga digunakan di bidang terkait lainnya seperti kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan pembelajaran yang mendalam.

Berikut ini adalah postingan khusus kamus AI Kami yang menjelaskan terkait pembahasan dari apa itu pengertian, maksud, dan akronim, istilah, jargon, atau terminologi Precision and Recall berdasarkan dari berbagai jenis macam reference atau referensi relevan terpercaya yang telah Kami rangkum dan kumpulkan, termasuk definisinya menurut ahli.

Gambar Penjelasan Apa Pengertian Arti Precision and Recall Dan Definisi Istilah Akronim Atau Jargon Kata Dalam Kamus AI
Ilustrasi Gambar Penjelasan Apa Itu Pengertian Arti Dan Definisi Istilah Akronim Atau Jargon Kata Teknisnya

Pengertian Umum Precision and Recall

Precision dan Recall adalah dua metrik evaluasi yang digunakan dalam bidang Information Retrieval dan Machine Learning untuk mengukur kinerja suatu sistem dalam mengambil keputusan. Precision mengukur seberapa akurat sistem dalam mengidentifikasi data yang relevan, sedangkan Recall mengukur seberapa banyak data relevan yang berhasil diidentifikasi oleh sistem.

Definisi Menurut Ahli

Menurut Manning, Raghavan, dan Schütze dalam buku “Introduction to Information Retrieval”, Precision didefinisikan sebagai “the fraction of retrieved documents that are relevant”, sedangkan Recall didefinisikan sebagai “the fraction of relevant documents that are retrieved”. Dalam konteks Machine Learning, Precision dan Recall sering digunakan dalam evaluasi model klasifikasi. Menurut Hastie, Tibshirani, dan Friedman dalam buku “The Elements of Statistical Learning”, Precision dan Recall dapat dihitung dengan menggunakan confusion matrix, yaitu tabel yang membandingkan hasil prediksi model dengan nilai sebenarnya.

Fungsi Precision and Recall

Precision and Recall adalah dua metrik evaluasi yang digunakan dalam machine learning untuk mengukur kinerja model klasifikasi. Precision mengukur seberapa akurat model dalam mengidentifikasi kelas positif, sedangkan recall mengukur seberapa banyak kelas positif yang berhasil diidentifikasi oleh model.

Contoh Precision and Recall

Sebagai contoh, jika kita memiliki model klasifikasi untuk memprediksi apakah seseorang memiliki penyakit jantung atau tidak, maka precision akan mengukur seberapa akurat model dalam mengidentifikasi orang yang benar-benar memiliki penyakit jantung. Sedangkan recall akan mengukur seberapa banyak orang yang memiliki penyakit jantung yang berhasil diidentifikasi oleh model.

Sebagai contoh lain, jika kita memiliki model klasifikasi untuk memprediksi apakah email adalah spam atau bukan, maka precision akan mengukur seberapa akurat model dalam mengidentifikasi email yang benar-benar spam. Sedangkan recall akan mengukur seberapa banyak email spam yang berhasil diidentifikasi oleh model.

Rumus atau Formula terkait Precision and Recall

Precision dan Recall adalah dua metrik evaluasi yang digunakan dalam machine learning untuk mengukur kinerja model klasifikasi. Precision mengukur seberapa akurat model dalam mengidentifikasi kelas positif, sedangkan Recall mengukur seberapa banyak kelas positif yang berhasil diidentifikasi oleh model.

Simbol yang digunakan dalam rumus Precision dan Recall adalah:

  • TP (True Positive): jumlah data yang benar diklasifikasikan sebagai kelas positif
  • FP (False Positive): jumlah data yang salah diklasifikasikan sebagai kelas positif
  • TN (True Negative): jumlah data yang benar diklasifikasikan sebagai kelas negatif
  • FN (False Negative): jumlah data yang salah diklasifikasikan sebagai kelas negatif

Rumus Precision:

Precision = TP / (TP + FP)

Rumus Recall:

Recall = TP / (TP + FN)

Dalam kedua rumus tersebut, semakin tinggi nilai TP dan semakin rendah nilai FP atau FN, maka semakin tinggi nilai Precision dan Recall.

Jenis Macam Arti Ketepatan Dan Penarikan dalam Kamus Terjemahan Bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia

Selain membahas tentang arti, apa itu, pengertian, definisi, fungsi, dan rumus atau formula terkaitnya, untuk lebih memperluasnya di sini Kami juga akan menerangkan beberapa jenis macam arti kata dalam kamus terjemahan bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia.

Agar dapat dengan mudah dipahami, di postingan khusus Kamus AI ini Kami akan menjelaskannya dalam bentuk tabel terjemahan bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia sebagai berikut.

Nama Bahasa Terjemahan
Bahasa Inggris Precision and Recall
Bahasa Indonesia Ketepatan Dan Penarikan
Bahasa Jawa Presisi Lan Kelingan
Bahasa Sunda Precision Sareng Ngelingan
Bahasa Malaysia Ketepatan Dan Ingat

Beberapa Paper (Artikel Ilmiah atau Makalah) atau Buku yang Terkait dengan Istilah Precision and Recall serta Link atau Tautannya

Di bawah ini adalah beberapa jenis macam paper (termasuk artikel ilmiah atau makalah) dan Buku yang berkaitan dengan istilah Precision and Recall:

  1. Deep Residual Learning for Image Recognition – https://arxiv.org/abs/1512.03385
  2. Generative Adversarial Networks – https://arxiv.org/abs/1406.2661
  3. Attention Is All You Need – https://arxiv.org/abs/1706.03762
  4. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding – https://arxiv.org/abs/1810.04805
  5. ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks – https://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf

Kesimpulan

Itulah beberapa hal yang dapat Kami jelaskan dalam postingan khusus kamus, glosarium, atau kumpulan istilah kata Precision and Recall.

Dalam dunia kecerdasan buatan (AI), precision dan recall adalah dua istilah yang sangat penting. Precision mengacu pada kemampuan sistem untuk mengidentifikasi data yang relevan dan benar, sedangkan recall mengacu pada kemampuan sistem untuk menemukan semua data yang relevan. Kedua istilah ini sangat penting dalam pengembangan sistem AI yang efektif dan akurat. Sebuah sistem AI yang memiliki tingkat precision dan recall yang tinggi akan dapat memberikan hasil yang lebih akurat dan dapat diandalkan. Oleh karena itu, para pengembang AI harus memperhatikan kedua istilah ini dan memastikan bahwa sistem yang mereka kembangkan memiliki tingkat precision dan recall yang optimal. Dengan demikian, sistem AI dapat memberikan manfaat yang lebih besar bagi pengguna dan masyarakat secara keseluruhan.

Penutup

Demikianlah, di atas adalah penjelasan dan penguraian tentang apa itu arti dari akronim, istilah, jargon, atau terminologi Precision and Recall.

Semoga kamus, glosarium, atau kumpulan istilah teknis bidang teknologi khususnya Artificial Intelligence, kecerdasan buatan, atau AI yang sudah Kami bagikan di sini dapat bermanfaat serta dapat menambah wawasan para pembaca.

Jangan lupa kunjungi, baca, dan lihat juga pembahasan istilah lainnya di laman Kamus AI Kami.

Sumber (Referensi)

Glosarium Kamus AI ini dibuat berdasar dari simpulan arti definisi dari berbagai referensi terkait (relevan) yang Kami anggap terpercaya termasuk seperti Wikipedia, Deep AI, Open AI, Oxford Technology Dictionary dan beberapa sumber lainnya. Kata Precision and Recall ini merupakan salah satu dari kumpulan istilah terkait Deep Learning, Artificial Intelligence, Machine Learning, Data Science dalam konteks atau bidang AI yang dimulai dengan awalan atau huruf P. Artikel Kamus AI ini di-update pada bulan Apr tahun 2025.