MCDMClassification Metric
Uravnotežena točnost
Uravnotežena točnost prosjek je vrijednosti opoziva (recall) izračunatih odvojeno za svaku klasu. Ispravlja neuravnoteženost klasa dajući jednaku težinu učinku na svakoj klasi, neovisno o učestalosti klase u skupu podataka.
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
- Brodersen, K. H., Ong, C. S., Stephan, K. E., & Buhmann, J. M. (2010). The balanced accuracy and its posterior distribution. 20th International Conference on Pattern Recognition (ICPR), 3121-3124. DOI: 10.1109/ICPR.2010.764 ↗
- 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). Balanced Classification Accuracy. ScholarGate. https://scholargate.app/hr/model-evaluation/balanced-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.
- TočnostEvaluacija modela↔ compare
- F1-mjeraEvaluacija modela↔ compare
- Koeficijent korelacije MatthevsaEvaluacija modela↔ compare
- Prisjećanje (osjetljivost)Evaluacija modela↔ compare
- SpecifičnostEvaluacija modela↔ compare
Citirana u
Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →