Prisjećanje (osjetljivost)
Prisjećanje mjeri udio stvarnih pozitivnih slučajeva koje je klasifikator ispravno identificirao. Odgovara na pitanje: 'Od svih slučajeva koji su bili istinski pozitivni, koliko smo ih pronašli?' Prisjećanje je ključno u scenarijima gdje je propuštanje pozitivnih slučajeva skupo.
Pročitajte cijelu metodu
Prijavite 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). Recall or Sensitivity (True Positive Rate). ScholarGate. https://scholargate.app/hr/model-evaluation/recall
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
- F1-mjeraEvaluacija modela↔ compare
- Koeficijent korelacije MatthevsaEvaluacija modela↔ compare
- PreciznostEvaluacija modela↔ compare
- SpecifičnostEvaluacija modela↔ compare
Citirana u
Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →