Hindamine ja usaldus
73 meetodit selles perekonnas.
Esiletõstetud
TäpsusAccuracy 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 howKohandatud määra tegur (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 addreReguleeritud Randi indeksThe 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 informatsioonikriteerium (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 19Tasakaalustatud täpsusBalanced 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, regarBriieri skoorThe 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
Lugemisteekond
Selle teema enim viidatud alusmeetodid nende väljatöötamise järjekorras — koht, kust alustada, kui oled siin uus.
Kõik meetodid 73
TäpsusKohandatud määra tegur (R²_adj)Reguleeritud Randi indeksAkaike informatsioonikriteerium (AIC)Tasakaalustatud täpsusBriieri skoorBody Shape Questionnaire (BSQ)Calinski-Harabasz IndeksKalorimeetri kalibreerimineArvutipõhise adaptiivse testi üksuse analüüsTõlgendustabelKontrafaktuaalsed seletusedDavies-Bouldini indeksDunn IndexKoonduse meetodSelgitatavad assotsiatsioonireeglidExplainable Autoencoder Anomaly DetectionSeletatav otsustuspuuSelgitatav FP-GrowthSelgitatav Gaussi segumudelExplainable Gaussian ProcessSelgitatav HDBSCANExplainable Isolation ForestExplainable K-MeansSelgitatav K lähimat naabritSelgitatav LightGBMSelgitatav Naive BayesSelgitatav üheklassiline SVMSelgitatav juhuslik metsSelgitatav virnastatud ansambelSelgitatav tugivektorite masinSelgitatav hääletusansambelSelgitatav XGBoostF-beeta hinneF1-hinneMasinõppe õigluseteadlikkusFowlkes-Mallowsi indeksLõhe statistikaGeomeetriline morfomeetrikaGlaucoma Quality of Life-15Hammingi kaduInertsusJaccardi indeksTõusu- ja kasumigraafikLIME: Kohalikud tõlgendatavad mudelist-agnostilised selgitusedLog-Loss (Rist-entroopia kaotus)Longitudinaalne üksuseanalüüsMakrokeskmine F1Keskmine absoluutviga (MAE)Keskmine absoluutne protsentuaalne viga (MAPE)Keskmine skaleeritud absoluutviga (MASE)Ruutkeskmine viga (MSE)Mikrokeskmine F1Mudeli kalibreerimineNormaliseeritud vastastikune informatsioonTäpsusTäpsus-tagasikutsumise AUCSkaala hinna õigluse kohtaR-ruut (R²)Tundlikkus (Recall)Robustne Raschi mudelRuutkeskmine ruutviga (RMSE)SHAP (SHapley Additive exPlanations)Rasch'i lühivormi mudelLühivormiline vastusmudelite teooria (SF-IRT)Silueti koefitsientSpetsiifilisusKüsitluse kaalutamine ja kalibreerimineSymmetric MAPE (sMAPE)Token Bucket Rate Limiting AlgorithmV-measureKaalutud F1Youdeni J-statistika