Avaluació i confiança
73 mètodes en aquesta família.
Destacats
ExactitudAccuracy is the proportion of correct predictions among the total number of predictions made by a classification model. It is the most intuitive performance metric and measures howR quadrat millorat (R²_adj)Adjusted R² is a corrected version of the coefficient of determination that accounts for the number of predictors in a regression model. Introduced by Henri Theil in 1961, it addreÍndex Rand AjustatThe Adjusted Rand Index (ARI), developed by Hubert and Arabie in 1985, is an external clustering evaluation metric that measures the agreement between a predicted clustering and a Criteri d'Informació d'Akaike (AIC)The Akaike Information Criterion is an information-theoretic measure for model selection that balances goodness of fit against model complexity. Introduced by Hirotugu Akaike in 19Precisió equilibradaBalanced accuracy is the average of recall values computed for each class separately. It corrects for class imbalance by giving equal weight to the performance on each class, regarPuntuació de BrierThe Brier score measures the mean squared difference between predicted probabilities and actual binary outcomes. It is a simple, interpretable metric for evaluating the accuracy of
Itinerari de lectura
Els mètodes fonamentals més referenciats d'aquest tema, en l'ordre en què es van desenvolupar — un punt de partida si tot just hi arribeu.
Tots els mètodes 73
ExactitudR quadrat millorat (R²_adj)Índex Rand AjustatCriteri d'Informació d'Akaike (AIC)Precisió equilibradaPuntuació de BrierQuestionari de Forma Corporal (BSQ)Índex Calinski-HarabaszCalibració de CalorímetresAnàlisi d'ítems de test adaptatiu computacionalMatriu de confusióExplicacions contrafactualsÍndex Davies-BouldinÍndex de DunnMètode del colzeRegles d'Associació ExplicablesDetecció d'Anomalies amb Autoencoders ExplicablesArbre de Decisió ExplicableFP-Creciment ExplicableModel Gaussian de Mescles ExplicableGaussian Process ExplicableHDBSCAN ExplicableAïllament Forest explicable[REQUIRES TRANSLATION]K-Nearest Neighbors ExplicableLightGBM ExplicableNaive Bayes ExplicableSVM d'una classe explicableRandom Forest ExplicableApilament d'Empilament ExplicableExplainable Support Vector MachineVotació explicable d'ensamblatgesXGBoost explicablePuntuació F-betaPuntuació F1Aprenentatge Automàtic Conscient de la JustíciaÍndex de Fowlkes-MallowsEstadística de la bretxaMorfometria geomètricaGlaucoma Quality of Life-15Pèrdua de HammingInèrciaÍndex de JaccardGràfic de Llevament i GuanysLIME: Local Interpretable Model-agnostic ExplanationsPèrdua logarítmica (Pèrdua d'entropia creuada)Anàlisi longitudinal d'ítemsF1-score mitjà macroError Absolut Mitjà (MAE)Error Absolut Mitjà Percentual (MAPE)Error Absolut Mitjà Escalat (MASE)Error Quadràtic Mitjà (MSE)F1 micro-mitjanaCalibració del modelInformació Mútua NormalitzadaPrecisióSuperfície sota la corba Precision-RecallEscala de Justícia del PreuCoeficient de determinació (R²)Recordació (Sensibilitat)Model Rasch robustError Quadràtic Mitjà (RMSE)SHAP (SHapley Additive exPlanations)Model Rasch de forma curtaTeoria de Resposta a l'Ítem de Forma Curta (SF-IRT)Puntuació SiluetaEspecificitatPonderació i calibratge de sondejosMAPE simètric (sMAPE)Algorisme de limitació de taxa de galledot de testimoniV-measureF1 ponderatEstadístic J de Youden