Spesifisitas
Spesifisitas mengukur proporsi kasus negatif aktual yang diidentifikasi dengan benar sebagai negatif oleh pengklasifikasi. Ini menjawab pertanyaan: 'Dari semua kasus yang benar-benar negatif, berapa banyak yang kita tolak dengan benar?' Spesifisitas bersifat komplementer terhadap perolehan (recall) dan sangat penting ketika positif palsu (false positive) mahal.
Baca metode selengkapnya
Masuk 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). Specificity (True Negative Rate). ScholarGate. https://scholargate.app/id/model-evaluation/specificity
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.
- Akurasi SeimbangEvaluasi Model↔ compare
- Skor-F1Evaluasi Model↔ compare
- Koefisien Korelasi MatthewsEvaluasi Model↔ compare
- PresisiEvaluasi Model↔ compare
- Recall (Sensitivitas)Evaluasi Model↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →