Záznam důkazů metody
Accuracy
Accuracy 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 how often the classifier makes correct predictions overall, regardless of class.
Zdrojový záznam
Citace zkopírované doslovně ze zdrojového záznamu metody. Nejsou z nich vyvozovány žádné ověření na úrovni tvrzení.
Classification Accuracy
Taxonomický záznam metody · mcdm / model-evaluation
- Fawcett, T. (2006). An introduction to ROC analysis. Pattern Recognition Letters, 27(8), 861-874. · DOI 10.1016/j.patrec.2005.10.010
- 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. · URL
Spravovaná tvrzení
Tvrzení uložená v registru důkazů, každé s vlastním hodnocením.
Zatím žádná spravovaná tvrzení
Tento pohled nevymýšlí hodnocení tvrzení, pokud registr žádné neobsahuje.
Související metody
Vygenerováno z grafu metod a zobrazeno jako strojově navržené vztahy – nejsou z nich vyvozována žádná tvrzení o důkazech.