MCDMClassification Metric
Балансирана точност
Балансираната точност е средната стойност на стойностите на "recall" (пълнота), изчислени за всеки клас поотделно. Тя коригира дисбаланса в класовете, като придава еднаква тежест на представянето за всеки клас, независимо от честотата на класа в набора от данни.
Прочетете целия метод
Само за членове
ВходВлезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Източници
- Brodersen, K. H., Ong, C. S., Stephan, K. E., & Buhmann, J. M. (2010). The balanced accuracy and its posterior distribution. 20th International Conference on Pattern Recognition (ICPR), 3121-3124. DOI: 10.1109/ICPR.2010.764 ↗
- Powers, D. M. (2011). Evaluation: From Precision, Recall and F-Measure to ROC, Informedness, Markedness and Correlation. Journal of Machine Learning Technologies, 2(1), 37-63. link ↗
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 3). Balanced Classification Accuracy. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/model-evaluation/balanced-accuracy
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.
- ТочностОценка на модели↔ compare
- F1-резултатОценка на модели↔ compare
- Коефициент на корелация на МатюсОценка на модели↔ compare
- Покритие (Чувствителност)Оценка на модели↔ compare
- СпецифичностОценка на модели↔ compare
Цитиран в
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →