ScholarGate
Avustaja
MCDMClassification Metric

Tasapainotettu tarkkuus

Tasapainotettu tarkkuus on kunkin luokan erikseen laskettujen herkkyysarvojen keskiarvo. Se korjaa luokkien epätasapainoa antamalla yhtä suuren painoarvon jokaisen luokan suorituskyvylle luokkien esiintymistiheydestä riippumatta.

Avaa sovelluksessa MethodMindTulossaVideoTulossaDownload slides

Lue koko menetelmä

Vain jäsenille

Kirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.

Kirjaudu sisään

Method map

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

Lähteet

  1. Brodersen, K. H., Ong, C. S., Stephan, K. E., & Buhmann, J. M. (2010). The balanced accuracy and its posterior distribution. 20th International Conference on Pattern Recognition (ICPR), 3121-3124. DOI: 10.1109/ICPR.2010.764
  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

Näin viittaat tähän sivuun

ScholarGate. (2026, June 3). Balanced Classification Accuracy. ScholarGate. https://scholargate.app/fi/model-evaluation/balanced-accuracy

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

Tähän viittaavat

ScholarGateBalanced Accuracy (Balanced Classification Accuracy). Haettu 2026-06-15 osoitteesta https://scholargate.app/fi/model-evaluation/balanced-accuracy · Aineisto: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026