MCDMClassification Metric
精度
精度とは、分類モデルによって行われた全予測数に対する正解予測数の割合です。これは最も直感的な性能指標であり、クラスに関係なく、分類器が全体としてどれだけ正確な予測を行うかを測定します。
手法の全文を読む
会員限定
ログイン無料アカウントでログインすると、このセクションを読めます。
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Classification Accuracy. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/model-evaluation/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.
- Balanced Accuracyモデル評価↔ compare
- 混同行列モデル評価↔ compare
- F1スコアモデル評価↔ compare
- 精度（Precision）モデル評価↔ compare
- Recall (感度)モデル評価↔ compare