Évaluation de modèles

41 méthodes.

Classification Metric 13

Exactitude Précision équilibrée Score F-bêta Score F1 F1 moyen macro Coefficient de corrélation de Matthews F1-score moyenné par micro-classe Précision Aire sous la courbe Précision-Rappel Rappel (Sensibilité)Spécificité F1 pondéré Statistique J de Youden

External Clustering Validation 4

Indice de Rand Ajusté Indice de Fowlkes-Mallows Information Mutuelle Normalisée V-measure

Clustering Validation 4

Indice de Calinski-Harabasz Indice de Davies-Bouldin Indice de Dunn Score de Silhouette

Error metric 3

Erreur Absolue Moyenne (EAM)Erreur quadratique moyenne (EQM)Erreur quadratique moyenne (RMSE)

Regression evaluation 2

R-carré ajusté (R²_adj)Coefficient de détermination (R²)

Information-theoretic criterion 2

Critère d'information d'Akaike (AIC)Critère d'information bayésien (BIC)

Probabilistic Loss Metric 2

Score de Brier Perte logarithmique (Entropie croisée)

Cluster Number Selection 2

Méthode du coude Statistique de l'écart

Multi-label Metric 2

Perte de Hamming Indice de Jaccard

Relative error metric 2

Erreur Absolue Moyenne en Pourcentage (MAPE)MAPE symétrique (sMAPE)

Diagnostic Tool 1

Matrice de confusion

Statistical testing 1

Test d'adéquation

Cluster Cohesion Measure 1

Classification Evaluation Tool 1

Courbe de Lift et de Gain

Scaled error metric 1

Erreur Absolue Moyenne Normalisée (MASE)