MCDMClassification Metric
Presisi
Presisi mengukur proporsi prediksi positif yang sebenarnya benar. Pertanyaan yang dijawab adalah: 'Dari semua kasus yang kita prediksi sebagai positif, berapa banyak yang benar-benar positif?' Presisi sangat penting dalam skenario di mana positif palsu (false positive) berbiaya mahal.
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
- 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 ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Precision (Positive Predictive Value). ScholarGate. https://scholargate.app/id/model-evaluation/precision
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 →