MCDMClassification Metric
Täpsus
Täpsus mõõdab positiivsete ennustuste hulgas õigete ennustuste osakaalu. See vastab küsimusele: 'Kõigist juhtudest, mida ennustasime positiivseteks, kui paljud olid tegelikult positiivsed?' Täpsus on kriitilise tähtsusega stsenaariumides, kus valepositiivsed tulemused on kulukad.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Ainult liikmetele
Logi sisseSelle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- Fawcett, T. (2006). An introduction to ROC analysis. Pattern Recognition Letters, 27(8), 861-874. DOI: 10.1016/j.patrec.2005.10.010 ↗
- 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 ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 3). Precision (Positive Predictive Value). ScholarGate. https://scholargate.app/et/model-evaluation/precision
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.
- TäpsusMudelite hindamine↔ compare
- F1-hinneMudelite hindamine↔ compare
- Matthews' korrelatsioonikoefitsientMudelite hindamine↔ compare
- Tundlikkus (Recall)Mudelite hindamine↔ compare
- SpetsiifilisusMudelite hindamine↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →