AUC Precision-Recall
AUC Precision-Recall (PR AUC) ialah luas di bawah lengkung yang terbentuk dengan memplotkan perolehan (recall) pada paksi-x dan ketepatan (precision) pada paksi-y. Ia amat berguna untuk menilai pengkelas pada set data yang tidak seimbang, di mana ia selalunya lebih bermaklumat berbanding ROC AUC.
Baca kaedah sepenuhnya
Log masuk dengan akaun percuma untuk membaca bahagian 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 memetik halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Area Under the Precision-Recall Curve. ScholarGate. https://scholargate.app/ms/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.
- KetepatanPenilaian Model↔ compare
- Skor F1Penilaian Model↔ compare
- KepersisanPenilaian Model↔ compare
- Deria (Sensitiviti)Penilaian Model↔ compare
Dirujuk oleh
Terjumpa masalah pada halaman ini? Laporkan atau cadangkan pembetulan →