ScholarGate
Asistent
MCDMClassification Metric

Vyvážená přesnost

Vyvážená přesnost je průměr hodnot recall (citlivosti) vypočítaných pro každou třídu zvlášť. Řeší problém nevyváženosti tříd tím, že dává stejnou váhu výkonu na každé třídě, bez ohledu na frekvenci třídy v datové sadě.

Otevřít v MethodMindJiž brzyVideoJiž brzyDownload slides

Přečíst celou metodu

Pouze pro členy

Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.

Přihlásit se

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Zdroje

  1. 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
  2. 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

Jak citovat tuto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). Balanced Classification Accuracy. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/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.

Compare side by side

Odkazuje sem

ScholarGateBalanced Accuracy (Balanced Classification Accuracy). Získáno 2026-06-15 z https://scholargate.app/cs/model-evaluation/balanced-accuracy · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026