ScholarGate
دستیار
MCDMClassification Metric

دقت

دقت، نسبت پیش‌بینی‌های مثبتی را که واقعاً صحیح بوده‌اند اندازه‌گیری می‌کند. این معیار به این سؤال پاسخ می‌دهد: 'از میان تمام مواردی که ما مثبت پیش‌بینی کردیم، چند مورد واقعاً مثبت بودند؟' دقت در سناریوهایی که مثبت‌های کاذب هزینه‌بر هستند، حیاتی است.

باز کردن در MethodMindبه‌زودیویدیوبه‌زودیDownload slides

مطالعهٔ کامل روش

ویژهٔ اعضا

برای خواندن این بخش با حساب رایگان وارد شوید.

ورود

Method map

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

منابع

  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

نحوهٔ استناد به این صفحه

ScholarGate. (2026, June 3). Precision (Positive Predictive Value). ScholarGate. https://scholargate.app/fa/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.

Compare side by side

ارجاع‌شده در

ScholarGatePrecision (Precision (Positive Predictive Value)). بازیابی‌شده در 2026-06-15 از https://scholargate.app/fa/model-evaluation/precision · مجموعه‌داده: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026