MCDMClassification Metric
Točnost
Točnost je udio ispravnih predviđanja među ukupnim brojem predviđanja koje je napravio klasifikacijski model. To je najintuitivnija metrika učinka i mjeri koliko često klasifikator ukupno donosi ispravna predviđanja, bez obzira na klasu.
Pročitajte cijelu metodu
Samo za članove
Prijavite sePrijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- Fawcett, T. (2006). An introduction to ROC analysis. Pattern Recognition Letters, 27(8), 861-874. DOI: 10.1016/j.patrec.2005.10.010 ↗
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Classification Accuracy. ScholarGate. https://scholargate.app/hr/model-evaluation/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.
- Uravnotežena točnostEvaluacija modela↔ compare
- Matrica zabuneEvaluacija modela↔ compare
- F1-mjeraEvaluacija modela↔ compare
- PreciznostEvaluacija modela↔ compare
- Prisjećanje (osjetljivost)Evaluacija modela↔ compare
Citirana u
Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →