ScholarGate
Avustaja
MCDMClassification Metric

Tarkkuus

Tarkkuus mittaa positiivisten ennusteiden osuutta, jotka olivat todella oikein. Se vastaa kysymykseen: 'Kuinka moni kaikista tapauksista, jotka ennustimme positiivisiksi, oli todella positiivisia?' Tarkkuus on kriittinen tilanteissa, joissa vääriä positiivisia ennusteita (false positives) on kallista.

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. 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

Näin viittaat tähän sivuun

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

Tähän viittaavat

ScholarGatePrecision (Precision (Positive Predictive Value)). Haettu 2026-06-15 osoitteesta https://scholargate.app/fi/model-evaluation/precision · Aineisto: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026