Catatan bukti metode
Accuracy
Accuracy 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 how often the classifier makes correct predictions overall, regardless of class.
Catatan sumber
Kutipan disalin apa adanya dari catatan sumber metode. Tidak ada verifikasi tingkat klaim yang disimpulkan darinya.
Classification Accuracy
Catatan metode taksonomi · mcdm / model-evaluation
- 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. · URL
Klaim yang dikurasi
Klaim tersimpan dalam buku besar bukti, masing-masing dengan penilaiannya sendiri.
Belum ada klaim yang dikurasi
Tampilan ini tidak menciptakan penilaian klaim ketika buku besar tidak memilikinya.
Metode terkait
Dihasilkan dari grafik metode dan ditampilkan sebagai relasi yang disarankan mesin — tidak ada klaim bukti yang disimpulkan.