방법 증거 기록
Recall (Sensitivity)
Recall measures the proportion of actual positive cases that were correctly identified by the classifier. It answers the question: 'Of all the cases that were truly positive, how many did we find?' Recall is critical in scenarios where missing positive cases is costly.
원본 기록
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Recall or Sensitivity (True Positive Rate)
분류학적 방법 기록 · mcdm / model-evaluation
- 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. · URL
큐레이션된 주장
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관련 방법
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