Specificiteit
Specificiteit meet het aandeel van de werkelijke negatieve gevallen die correct als negatief werden geïdentificeerd door de classificator. Het beantwoordt de vraag: 'Van alle gevallen die werkelijk negatief waren, hoeveel hebben we er correct afgewezen?' Specificiteit is complementair aan recall en is essentieel wanneer fout-positieven kostbaar zijn.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Bronnen
- 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 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Specificity (True Negative Rate). ScholarGate. https://scholargate.app/nl/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.
- Gebalanceerde nauwkeurigheidModelevaluatie↔ compare
- F1-scoreModelevaluatie↔ compare
- Matthews CorrelatiecoëfficiëntModelevaluatie↔ compare
- PrecisieModelevaluatie↔ compare
- Gevoeligheid (Recall)Modelevaluatie↔ compare
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →