MCDMClassification Metric
Прецизност-Отзивчивост AUC
Прецизност-Отзивчивост Площ под кривата (PR AUC) е площта под кривата, образувана чрез нанасяне на отзивчивостта на оста x и прецизността на оста y. Тя е особено полезна за оценка на класификатори върху небалансирани набори от данни, където често е по-информативна от ROC AUC.
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
- 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 ↗
- 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 ↗
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 3). Area Under the Precision-Recall Curve. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/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.
- ТочностОценка на модели↔ compare
- F1-резултатОценка на модели↔ compare
- ПрецизностОценка на модели↔ compare
- Покритие (Чувствителност)Оценка на модели↔ compare
Цитиран в
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →