ScholarGate
עוזר
MCDMClassification Metric

סגוליות (Specificity)

סגוליות מודדת את שיעור המקרים השליליים האמיתיים שזוהו נכונה כשליליים על ידי המסווג. היא עונה על השאלה: 'מכל המקרים שהיו שליליים באמת, כמה דחינו נכונה?' סגוליות משלימה את הרגישות (recall) והיא חיונית כאשר זיהויים חיוביים שגויים (false positives) יקרים.

פתיחה ב-MethodMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

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

מקורות

  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

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 3). Specificity (True Negative Rate). ScholarGate. https://scholargate.app/he/model-evaluation/specificity

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

מאוזכר על ידי

ScholarGateSpecificity (Specificity (True Negative Rate)). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/model-evaluation/specificity · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026