MCDMClassification Metric
Gebalanceerde nauwkeurigheid
Gebalanceerde nauwkeurigheid is het gemiddelde van de recall-waarden die afzonderlijk voor elke klasse worden berekend. Het corrigeert voor klasse-onbalans door gelijke weging te geven aan de prestaties op elke klasse, ongeacht de klassefrequentie in de dataset.
Lees de volledige methode
Alleen voor leden
InloggenLog in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Bronnen
- Brodersen, K. H., Ong, C. S., Stephan, K. E., & Buhmann, J. M. (2010). The balanced accuracy and its posterior distribution. 20th International Conference on Pattern Recognition (ICPR), 3121-3124. DOI: 10.1109/ICPR.2010.764 ↗
- 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 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Balanced Classification Accuracy. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/model-evaluation/balanced-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.
- NauwkeurigheidModelevaluatie↔ compare
- F1-scoreModelevaluatie↔ compare
- Matthews CorrelatiecoëfficiëntModelevaluatie↔ compare
- Gevoeligheid (Recall)Modelevaluatie↔ compare
- SpecificiteitModelevaluatie↔ compare
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →