Evaluation & Vertrauenswürdigkeit
73 Methoden in dieser Familie.
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GenauigkeitAccuracy 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 howAdjusted R-squared (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 addreAdjusted Rand IndexThe 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 Akaike-Informationskriterium (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 19Balanced AccuracyBalanced 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, regarBrier-ScoreThe 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
Leseweg
Die meistzitierten grundlegenden Methoden dieses Themas, in der Reihenfolge ihrer Entwicklung — ein Ausgangspunkt, wenn Sie hier neu sind.
Alle Methoden 73
GenauigkeitAdjusted R-squared (R²_adj)Adjusted Rand IndexAkaike-Informationskriterium (AIC)Balanced AccuracyBrier-ScoreBody Shape Questionnaire (BSQ)Calinski-Harabasz-IndexKalibrierung von KalorimeternComputergestützte adaptive TestitemanalyseKonfusionsmatrixKontrafaktische ErklärungenDavies-Bouldin-IndexDunn-IndexElbow-MethodeExplainable Association RulesErklärbare Autoencoder-AnomalieerkennungErklärbarer EntscheidungsbaumErklärbarer FP-WachstumErklärbares Gaußsches MischmodellErklärbarer Gauß-ProzessErklärbares HDBSCANErklärbarer Isolation ForestErklärbares K-MeansErklärbares K-Nächstes-Nachbarn-VerfahrenErklärbares LightGBMErklärbarer Naive BayesErklärbare One-Class SVMErklärbarer ZufallswaldErklärbares Stacking-EnsembleErklärbare Support Vector MachineErklärbarer Voting-EnsembleErklärbares XGBoostF-beta-MaßF1-ScoreFairness-Aware Machine LearningFowlkes-Mallows-IndexGap-StatistikGeometrische MorphometrieGlaucoma Quality of Life-15Hamming-VerlustInertiaJaccard-IndexLift- und Gain-ChartsLIME: Local Interpretable Model-agnostic ExplanationsLog-Loss (Kreuzentropie-Verlust)Longitudinale ItemanalyseMakro-gemittelter F1-WertMittlerer Absoluter Fehler (MAE)Mittlerer absoluter prozentualer Fehler (MAPE)Mittlerer absoluter skalierter Fehler (MASE)Mittlere quadratische Abweichung (MSE)Mikro-gemittelter F1-WertModellkalibrierungNormalisierte gegenseitige InformationPräzisionPrecision-Recall AUCPreis-GerechtigkeitsskalaBestimmtheitsmaß (R²)Recall (Sensitivität)Robustes Rasch-ModellWurzel der Mittleren Quadratischen Fehler (RMSE)SHAP (SHapley Additive exPlanations)Kurzform-Rasch-ModellShort-Form Item Response Theory (SF-IRT)Silhouetten-KoeffizientSpezifitätUmfragewichtung und KalibrierungSymmetrischer MAPE (sMAPE)Token-Bucket-RatenbegrenzungsalgorithmusV-measureGewichteter F1-ScoreYoudens J-Statistik