AUC Presisi-Recall
Area di Bawah Kurva (AUC) Presisi-Recall (PR AUC) adalah area di bawah kurva yang dibentuk dengan memplot recall pada sumbu-x dan presisi pada sumbu-y. Ini sangat berguna untuk mengevaluasi pengklasifikasi pada kumpulan data yang tidak seimbang, di mana ia seringkali lebih informatif daripada ROC AUC.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- Davis, J., & Goadrich, M. (2006). The relationship between precision-recall and ROC curves. Proceedings of the 23rd International Conference on Machine Learning, 233-240. DOI: 10.1145/1143844.1143874 ↗
- Saito, T., & Rehmsmeier, M. (2015). The precision-recall plot is more informative than the ROC plot when evaluating binary classifiers on imbalanced datasets. PLoS ONE, 10(3), e0118432. DOI: 10.1371/journal.pone.0118432 ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Area Under the Precision-Recall Curve. ScholarGate. https://scholargate.app/id/model-evaluation/precision-recall-auc
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
- PresisiEvaluasi Model↔ compare
- Recall (Sensitivitas)Evaluasi Model↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →