Precision-Recall AUC
Die Fläche unter der Präzisions-Recall-Kurve (PR AUC) ist die Fläche unter der Kurve, die durch die Darstellung des Recalls auf der x-Achse und der Präzision auf der y-Achse entsteht. Sie ist besonders nützlich zur Bewertung von Klassifikatoren auf unausgeglichenen Datensätzen, wo sie oft informativer ist als die ROC AUC.
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Quellen
- Davis, J., & Goadrich, M. (2006). The relationship between precision-recall and ROC curves. Proceedings of the 23rd International Conference on Machine Learning, 233-240. DOI: 10.1145/1143844.1143874 ↗
- Saito, T., & Rehmsmeier, M. (2015). The precision-recall plot is more informative than the ROC plot when evaluating binary classifiers on imbalanced datasets. PLoS ONE, 10(3), e0118432. DOI: 10.1371/journal.pone.0118432 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Area Under the Precision-Recall Curve. ScholarGate. https://scholargate.app/de/model-evaluation/precision-recall-auc
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- GenauigkeitModellevaluation↔ compare
- F1-ScoreModellevaluation↔ compare
- PräzisionModellevaluation↔ compare
- Recall (Sensitivität)Modellevaluation↔ compare
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