认知颠覆 · COGNITIVE OVERTURN
评估指标的选择是"价值判断"而非"技术决策"
选择"准确率"还是"召回率"不是技术优化问题,而是业务价值观问题——在医疗诊断中,漏诊(假阴性)的代价远高于误诊(假阳性),所以应该优先优化召回率;但在垃圾邮件过滤中,误判正常邮件(假阳性)的代价更高,所以应该优先优化精确率。模型优化的方向由价值判断决定,而非由算法自动决定。
来自这本书的解读报告
《机器学习与数据挖掘》
这本书回答了如何让机器从数据中自动发现规律并用于决策,答案是建立从数据到知识的系统化流程。
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