ScholarGate
المساعد
MCDMClassification Metric

مساحة تحت منحنى الدقة-الاستدعاء (PR AUC)

مساحة تحت منحنى الدقة-الاستدعاء (PR AUC) هي المساحة تحت المنحنى المتكون برسم الاستدعاء على المحور السيني والدقة على المحور الصادي. وهي مفيدة بشكل خاص لتقييم المصنفات على مجموعات البيانات غير المتوازنة، حيث تكون غالبًا أكثر إفادة من مساحة تحت منحنى ROC (ROC AUC).

افتح في MethodMindقريبًافيديوقريبًاDownload slides

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

المصادر

  1. Davis, J., & Goadrich, M. (2006). The relationship between precision-recall and ROC curves. Proceedings of the 23rd International Conference on Machine Learning, 233-240. DOI: 10.1145/1143844.1143874
  2. Saito, T., & Rehmsmeier, M. (2015). The precision-recall plot is more informative than the ROC plot when evaluating binary classifiers on imbalanced datasets. PLoS ONE, 10(3), e0118432. DOI: 10.1371/journal.pone.0118432

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 3). Area Under the Precision-Recall Curve. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/model-evaluation/precision-recall-auc

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

يُستشهد بها في

ScholarGatePrecision-Recall AUC (Area Under the Precision-Recall Curve). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/model-evaluation/precision-recall-auc · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026