ScholarGate
Βοηθός
MCDMClassification Metric

Ειδικότητα

Η ειδικότητα μετρά το ποσοστό των πραγματικών αρνητικών περιπτώσεων που αναγνωρίστηκαν σωστά ως αρνητικές από τον ταξινομητή. Απαντά στην ερώτηση: «Από όλες τις περιπτώσεις που ήταν πραγματικά αρνητικές, πόσες απορρίψαμε σωστά;» Η ειδικότητα είναι συμπληρωματική της ανάκλησης (recall) και είναι απαραίτητη όταν τα ψευδώς θετικά είναι δαπανηρά.

Άνοιγμα στο MethodMindΣύντομαΒίντεοΣύντομαDownload slides

Διαβάστε ολόκληρη τη μέθοδο

Μόνο για μέλη

Συνδεθείτε με δωρεάν λογαριασμό για να διαβάσετε αυτή την ενότητα.

Σύνδεση

Method map

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

Πηγές

  1. Fawcett, T. (2006). An introduction to ROC analysis. Pattern Recognition Letters, 27(8), 861-874. DOI: 10.1016/j.patrec.2005.10.010
  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

Πώς να παραπέμψετε σε αυτή τη σελίδα

ScholarGate. (2026, June 3). Specificity (True Negative Rate). ScholarGate. https://scholargate.app/el/model-evaluation/specificity

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

Αναφέρεται από

ScholarGateSpecificity (Specificity (True Negative Rate)). Ανακτήθηκε στις 2026-06-15 από https://scholargate.app/el/model-evaluation/specificity · Σύνολο δεδομένων: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026