ब्लूम फिल्टर के लिए तीन प्रदर्शन मेट्रिक्स हैं जिन्हें बंद किया जा सकता है:गणना या निष्पादन समय (हैश फ़ंक्शन की संख्या के अनुरूप), फ़िल्टर का आकार (बिट्स की संख्या एम के अनुरूप), और त्रुटि की संभावना (इससे मेल खाती है झूठी सकारात्मक दर
f =(1 - p)k )
ब्लूम फ़िल्टर (बीएफ) लुकअप प्रदर्शन और अंतरिक्ष दक्षता को बढ़ाने के लिए त्रुटि सहनशीलता का परिचय देता है। ब्लूम फ़िल्टर या तो सही या गलत लौटाता है। इस प्रकार, ब्लूम फ़िल्टर का परिणाम निम्न में से किसी एक वर्ग के अंतर्गत आता है:सच्चा सकारात्मक, झूठा सकारात्मक, सच्चा नकारात्मक और झूठा नकारात्मक। ब्लूम फिल्टर की अधिकतम संख्या में झूठी सकारात्मक है। झूठी सकारात्मक और साथ ही झूठी नकारात्मक एक प्रणाली के ऊपर का कारण बनती है। ब्लूम फ़िल्टर किसी तत्व की जानकारी संग्रहीत करने के लिए एक सरणी लागू करता है। झूठी सकारात्मक को निम्नानुसार परिभाषित किया गया है:यदि तत्व रखता है तो ब्लूम फ़िल्टर सत्य लौटाता है। इसी तरह, झूठी नकारात्मक को भी निम्नानुसार परिभाषित किया गया है:ब्लूम फ़िल्टर तत्व रखने पर झूठी वापसी करता है। इस प्रकार, ब्लूम फ़िल्टर संभाव्य डेटा संरचना से संबंधित है।
ब्लूम फ़िल्टर आकार और हैश फ़ंक्शन की संख्या
हम समझते हैं कि यदि ब्लूम फ़िल्टर का आकार बहुत छोटा है, तो जल्द ही सभी बिट फ़ील्ड '1' में बदल जाएंगे और फिर हमारा ब्लूम फ़िल्टर प्रत्येक इनपुट मान के लिए 'गलत सकारात्मक' लौटाएगा। इसलिए, ब्लूम फिल्टर का आकार एक बहुत ही महत्वपूर्ण या महत्वपूर्ण निर्णय है। एक बड़े फ़िल्टर में कम असत्य सकारात्मक होते हैं, और एक छोटे फ़िल्टर में अधिक होता है।
इसलिए, हम यह निष्कर्ष निकाल सकते हैं कि ब्लूम फ़िल्टर का आकार पूरी तरह से 'गलत सकारात्मक त्रुटि दर' पर आधारित है।
एक अन्य महत्वपूर्ण पैरामीटर हैश फ़ंक्शन की मात्रा निर्धारित करना है जिसका हम उपयोग करेंगे। हम जितने अधिक हैश फ़ंक्शन लागू करते हैं, ब्लूम फ़िल्टर उतना ही धीमा होगा, और उतनी ही तेज़ी से भरेगा। हालांकि, अगर हमारे पास बहुत कम हैं, तो हम कई झूठी सकारात्मकताओं के कारण पीड़ित हो सकते हैं।
हम झूठी सकारात्मक त्रुटि दर की गणना कर सकते हैं, पी, फिल्टर के आकार के आधार पर, एम, हैश फ़ंक्शन की संख्या, के, और सम्मिलित तत्वों की संख्या, एन, सूत्र के साथ
p≈(1-e (-kn/m) ) k
हमें वास्तव में ज्यादातर यह निर्धारित करने की आवश्यकता होगी कि हमारा एम और के क्या होगा। इसलिए, यदि हम त्रुटि सहिष्णुता मान p और तत्वों की संख्या n को स्वयं सेट या ठीक करते हैं, तो हम इन मापदंडों की गणना के लिए निम्नलिखित सूत्र लागू कर सकते हैं
m=(-n ln p)/(ln 2) 2
k=(m/n)*(ln 2)