民國115年 普通考試 圖書資訊管理 資訊系統與資訊檢索概要
第3題
若要利用TP、FP、FN、TN 來衡量資訊檢索系統的效能，請解釋這四項 指標的意涵，並說明它們如何被用於計算查準率（Precision）與查全率 （Recall…
題目
若要利用TP、FP、FN、TN 來衡量資訊檢索系統的效能，請解釋這四項 指標的意涵，並說明它們如何被用於計算查準率（Precision）與查全率 （Recall）。（25 分）
參考解答（AI 生成，非官方）
- 一、混淆矩陣（confusion matrix）之意義：評估資訊檢索系統時，以「系統是否檢出」與「文件是否相關」交叉成2×2矩陣，四格分別為TP、FP、FN、TN。此矩陣是查準率、查全率等所有效能指標的計算基礎，須先有相關判斷集（relevance judgments）方能填列。
- 二、TP與FP：TP（True Positive，真陽性）指系統檢出且經判斷為相關的文件數，代表「正確檢出」，是查準率與查全率共同的分子。FP（False Positive，偽陽性）指系統檢出但實際不相關的文件數，即俗稱的「誤檢」或雜訊（noise），數量愈多，查準率愈低。
- 三、FN與TN：FN（False Negative，偽陰性）指實際相關但系統未檢出的文件數，即「漏檢」（miss），會直接降低查全率，可能造成重要資訊遺漏。TN（True Negative，真陰性）指實際不相關且系統未檢出的文件數，代表「正確排除」；檢索情境中文件總量龐大，TN通常極大，故較少單獨使用。
- 四、計算公式與範例：Precision（查準率）＝TP／(TP＋FP)，衡量檢出文件中相關者所占比例；Recall（查全率）＝TP／(TP＋FN)，衡量相關文件被檢出的比例。例如資料庫有1,000篇、真正相關50篇，系統檢出40篇其中30篇相關，則TP=30、FP=10、FN=20、TN=950，Precision＝30/40＝75%，Recall＝30/50＝60%，F1＝2×0.75×0.6÷(0.75＋0.6)≒0.667。
- 五、權衡與限制：查準率與查全率通常呈互補關係，放寬檢索條件可提高查全率卻犧牲查準率。可輔以F-measure、MAP、nDCG、fallout＝FP/(FP＋TN)與accuracy綜合評估；另須注意相關判斷集的完整性（pooling）、固定的cutoff值與排序品質，才能公允比較不同系統。
AI 依官方試題文字產生的參考解答，非考選部公告答案，內容僅供備考參考。