Evaluasi dan kepercayaan
73 metode dalam keluarga ini.
Unggulan
AkurasiAccuracy is the proportion of correct predictions among the total number of predictions made by a classification model. It is the most intuitive performance metric and measures howR-squared yang Disesuaikan (R²_adj)Adjusted R² is a corrected version of the coefficient of determination that accounts for the number of predictors in a regression model. Introduced by Henri Theil in 1961, it addreIndeks Rand yang DisesuaikanThe Adjusted Rand Index (ARI), developed by Hubert and Arabie in 1985, is an external clustering evaluation metric that measures the agreement between a predicted clustering and a Kriteria Informasi Akaike (AIC)The Akaike Information Criterion is an information-theoretic measure for model selection that balances goodness of fit against model complexity. Introduced by Hirotugu Akaike in 19Akurasi SeimbangBalanced accuracy is the average of recall values computed for each class separately. It corrects for class imbalance by giving equal weight to the performance on each class, regarSkor BrierThe Brier score measures the mean squared difference between predicted probabilities and actual binary outcomes. It is a simple, interpretable metric for evaluating the accuracy of
Jalur bacaan
Metode fondasional yang paling banyak dirujuk pada topik ini, dalam urutan pengembangannya — tempat untuk memulai jika Anda baru di sini.
Semua metode 73
AkurasiR-squared yang Disesuaikan (R²_adj)Indeks Rand yang DisesuaikanKriteria Informasi Akaike (AIC)Akurasi SeimbangSkor BrierKuesioner Bentuk Tubuh (BSQ)Indeks Calinski-HarabaszKalibrasi KalorimeterAnalisis Butir Tes Adaptif TerkomputerisasiMatriks KebingunganPenjelasan KontrafaktualIndeks Davies-BouldinIndeks DunnMetode SikuAturan Asosiasi yang Dapat DijelaskanDeteksi Anomali Autoencoder yang Dapat DijelaskanPohon Keputusan yang Dapat DijelaskanFP-Growth yang Dapat DijelaskanModel Campuran Gaussian yang Dapat DijelaskanGaussian Process yang Dapat DijelaskanHDBSCAN yang Dapat DijelaskanIsolation Forest yang Dapat DijelaskanK-Means yang Dapat DijelaskanK-Tetangga Terdekat yang Dapat DijelaskanLightGBM yang Dapat DijelaskanNaive Bayes yang Dapat DijelaskanSVM Satu Kelas yang Dapat DijelaskanRandom Forest yang Dapat DijelaskanEnsemble Tumpukan yang Dapat DijelaskanSupport Vector Machine yang Dapat DijelaskanEnsemble Voting yang Dapat DijelaskanXGBoost yang Dapat DijelaskanSkor F-betaSkor-F1Pembelajaran Mesin Sadar KeadilanIndeks Fowlkes-MallowsStatistik GapMorfometri GeometrisKualitas Hidup Glaukoma-15Kerugian HammingInersiaIndeks JaccardGrafik Lift dan GainLIME: Penjelasan Model-Agnostik yang Dapat Diinterpretasikan Secara LokalLog-Loss (Cross-Entropy Loss)Analisis Item LongitudinalF1 MakroRata-rata Kesalahan Absolut (MAE)Kesalahan Persentase Absolut Rata-rata (MAPE)Mean Absolute Scaled Error (MASE)Mean Squared Error (MSE)F1-mikroKalibrasi ModelInformasi Bersama TernormalisasiPresisiAUC Presisi-RecallSkala Keadilan HargaR-squaredRecall (Sensitivitas)Model Rasch yang Kuat (Robust Rasch Model)Root Mean Squared Error (RMSE)SHAP (SHapley Additive exPlanations)Model Rasch Bentuk SingkatShort-Form Item Response Theory (SF-IRT)Silhouette ScoreSpesifisitasBobot Sampel dan KalibrasiMAPE Simetris (sMAPE)Algoritma Pembatasan Laju Token BucketV-measureF1-tertimbangStatistik J Youden