MCDMClassification Metric
Akurasi Seimbang
Akurasi seimbang adalah rata-rata nilai recall yang dihitung untuk setiap kelas secara terpisah. Ini mengoreksi ketidakseimbangan kelas dengan memberikan bobot yang sama pada kinerja setiap kelas, terlepas dari frekuensi kelas dalam kumpulan data.
Baca metode selengkapnya
Khusus anggota
MasukMasuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- 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 ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Balanced Classification Accuracy. ScholarGate. https://scholargate.app/id/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.
- AkurasiEvaluasi Model↔ compare
- Skor-F1Evaluasi Model↔ compare
- Koefisien Korelasi MatthewsEvaluasi Model↔ compare
- Recall (Sensitivitas)Evaluasi Model↔ compare
- SpesifisitasEvaluasi Model↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →