Evaluering og tillit
73 metoder i denne familien.
Utvalgte
NøyaktighetAccuracy is the proportion of correct predictions among the total number of predictions made by a classification model. It is the most intuitive performance metric and measures howJustert R² (R²_adj)Adjusted R² is a corrected version of the coefficient of determination that accounts for the number of predictors in a regression model. Introduced by Henri Theil in 1961, it addreAdjusted Rand IndexThe Adjusted Rand Index (ARI), developed by Hubert and Arabie in 1985, is an external clustering evaluation metric that measures the agreement between a predicted clustering and a Akaike informasjonkriterium (AIC)The Akaike Information Criterion is an information-theoretic measure for model selection that balances goodness of fit against model complexity. Introduced by Hirotugu Akaike in 19Balansert nøyaktighetBalanced accuracy is the average of recall values computed for each class separately. It corrects for class imbalance by giving equal weight to the performance on each class, regarBrier ScoreThe Brier score measures the mean squared difference between predicted probabilities and actual binary outcomes. It is a simple, interpretable metric for evaluating the accuracy of
Lesesti
Dette emnets mest refererte grunnleggende metoder, i den rekkefølgen de ble utviklet — et sted å begynne hvis du er ny her.
Alle metoder 73
NøyaktighetJustert R² (R²_adj)Adjusted Rand IndexAkaike informasjonkriterium (AIC)Balansert nøyaktighetBrier ScoreBody Shape Questionnaire (BSQ)Calinski-Harabasz-indeksenKalorimeterkalibreringAnalyse av elementer i datamaskinbasert adaptiv testingForvirringsmatriseKontrafaktiske forklaringerDavies-Bouldin-indeksenDunn-indeksenAlbue-metodenForklarbare assosiasjonsreglerForklarende Autoenkoder Anomali-deteksjonForklarbar beslutningstreForklarende FP-GrowthForklarende Gaussisk BlandingsmodellForklarlig Gaussisk ProsessForklarbar HDBSCANForklarbar isolasjonsskogForklarbar K-MeansForklarbar K-Nærmeste NaboerForklarbar LightGBMForklarbar Naive BayesForklarbar Én-klasse SVMExplainable Random ForestForklarbar stabling-ensembleForklarbar Support Vector MachineForklarbar stemmeensembleForklarbar XGBoostF-beta-skårF1-skårRettferdighetsbevisst maskinlæringFowlkes-Mallows-indeksenGap StatisticGeometrisk morfometriGlaukom livskvalitet-15Hamming-tapTreghetJaccard-indeksLift- og gevinstdiagramLIME: Lokale fortolkbare modelluavhengige forklaringerLog-tap (kryssentropitap)Longitudinell itemanalyseMakro-gjennomsnittlig F1Gjennomsnittlig absolutt feil (MAE)Gjennomsnittlig absolutt prosentfeil (MAPE)Gjennomsnittlig absolutt skalert feil (MASE)Middelskvadrert feil (MSE)Mikro-gjennomsnittlig F1ModellkalibreringNormalisert gjensidig informasjonPresisjonPrecision-Recall AUCPrisrettferdighetsskalaR-kvadrat (R²)Gjenkalling (Sensitivitet)Robust Rasch-modellRotmiddelkvadratfeil (RMSE)SHAP (SHapley Additive exPlanations)Kortform Rasch-modellKortform-Itemrespons-teori (SF-IRT)SilhuettkoeffisientSpesifisitetVekting og kalibrering av spørreundersøkelserSymmetrisk MAPE (sMAPE)Token Bucket Rate Limiting AlgorithmV-målVektet F1Youdens J-statistikk