Precízió
A precízió a helyesen azonosított pozitív előrejelzések arányát méri. Azt a kérdést válaszolja meg: „Az összes pozitívnak előrejelzett eset közül hány volt valóban pozitív?” A precízió kritikus fontosságú olyan forgatókönyvekben, ahol a téves pozitív (false positive) eredmények költségesek.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Módszertérkép
A rokon módszerek környezete — válasszon ki egy csomópontot a felfedezéshez.
Források
- 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 ↗
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 3). Precision (Positive Predictive Value). ScholarGate. https://scholargate.app/hu/model-evaluation/precision
Melyik módszer?
Állítsa e módszert a hozzá legközelebb álló rokonai mellé, és olvassa őket egymás mellett — a könyvtár az asztalra teszi a könyveket; a választás az Öné.
- Pontosság (Accuracy)Modellértékelés↔ összehasonlítás
- F1-pontszámModellértékelés↔ összehasonlítás
- Matthews-féle korrelációs együtthatóModellértékelés↔ összehasonlítás
- Szenzitivitás (Recall)Modellértékelés↔ összehasonlítás
- SpecificitásModellértékelés↔ összehasonlítás
Hivatkozik rá
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →