Precision-Recall AUC
Precision-Recall-alueen pinta-ala (PR AUC) on käyrän alle jäävä pinta-ala, joka muodostuu, kun tarkkuus (precision) piirretään y-akselille ja herkkyys (recall) x-akselille. Se on erityisen hyödyllinen luokittelijoiden arvioinnissa epätasapainoisilla aineistoilla, joissa se on usein informatiivisempi kuin ROC AUC.
Lue koko menetelmä
Kirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Lähteet
- Davis, J., & Goadrich, M. (2006). The relationship between precision-recall and ROC curves. Proceedings of the 23rd International Conference on Machine Learning, 233-240. DOI: 10.1145/1143844.1143874 ↗
- Saito, T., & Rehmsmeier, M. (2015). The precision-recall plot is more informative than the ROC plot when evaluating binary classifiers on imbalanced datasets. PLoS ONE, 10(3), e0118432. DOI: 10.1371/journal.pone.0118432 ↗
Näin viittaat tähän sivuun
ScholarGate. (2026, June 3). Area Under the Precision-Recall Curve. ScholarGate. https://scholargate.app/fi/model-evaluation/precision-recall-auc
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.
- TarkkuusMallien arviointi↔ compare
- F1-pisteetMallien arviointi↔ compare
- TarkkuusMallien arviointi↔ compare
- Tunnistus (herkkyys)Mallien arviointi↔ compare
Tähän viittaavat
Huomasitko virheen tällä sivulla? Ilmoita siitä tai ehdota korjausta →