MCDMClassification Metric
Precisió equilibrada
La precisió equilibrada és la mitjana dels valors de recall calculats per a cada classe per separat. Correggeix el desequilibri de classes atorgant el mateix pes al rendiment de cada classe, independentment de la freqüència de la classe al conjunt de dades.
Llegeix el mètode complet
Només per a membres
Inicia la sessióInicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fonts
- 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 ↗
Com citar aquesta pàgina
ScholarGate. (2026, June 3). Balanced Classification Accuracy. ScholarGate. https://scholargate.app/ca/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.
- ExactitudAvaluació de models↔ compare
- Puntuació F1Avaluació de models↔ compare
- Coeficient de Correlació de MatthewsAvaluació de models↔ compare
- Recordació (Sensibilitat)Avaluació de models↔ compare
- EspecificitatAvaluació de models↔ compare
Citat per
Has vist cap problema en aquesta pàgina? Informa'n o suggereix una correcció →