Ocena i wiarygodność
73 — metody w tej rodzinie.
Wyróżnione
Dokładność (Accuracy)Accuracy 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 howSkory R-kwadrat (R²_skorygowany)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 addreSkorygowany indeks RandąThe 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 Kryterium informacyjne Akaikego (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 19Zrównoważona dokładnośćBalanced 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, regarWynik Brier (Brier Score)The 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
Ścieżka lektury
Najczęściej przywoływane metody fundamentalne dla tego tematu, w kolejności ich powstawania — dobry punkt wyjścia, jeśli zaczynasz tu przygodę.
Wszystkie metody 73
Dokładność (Accuracy)Skory R-kwadrat (R²_skorygowany)Skorygowany indeks RandąKryterium informacyjne Akaikego (AIC)Zrównoważona dokładnośćWynik Brier (Brier Score)Kwestionariusz Kształtu Ciała (BSQ)Indeks Calinskiego-HarabaszaKalibracja kalorymetruAnaliza pozycji testu adaptacyjnego wspomaganego komputerowoMacierz pomyłekWyjaśnienia kontrfaktyczneIndeks Daviesa-BouldinaIndeks DunnaMetoda łokciaExplainable Association RulesWyjaśnialne wykrywanie anomalii za pomocą autoenkoderówWyjaśnialne drzewo decyzyjneWyjaśnialny FP-GrowthWyjaśnialny model mieszaniny GaussaWyjaśnialny proces GaussaWyjaśnialny HDBSCANWyjaśnialny las izolacyjnyWyjaśnialne K-średnichWyjaśnialny K-Najbliższych SąsiadówWyjaśnialny LightGBMWyjaśnialny Naiwny Klasyfikator BayesowskiWyjaśnialna maszynowa klasyfikacja SVM dla jednej klasyWyjaśnialny Las LosowyWyjaśnialne zespoły typu stackingExplainable Support Vector MachineWyjaśnialny Zespół GłosującyWyjaśnialny XGBoostWynik F-betaWynik F1Fairness-Aware MLIndeks Fowlkesa-MallowsaStatystyka Luki (Gap Statistic)Morfometria geometrycznaJakość życia w jaskrze-15Strata HammingaInercjaIndeks JaccardaWykresy lift i gainLIME: Lokalnie Wyjaśnialne Modelowo-Agnostyczne WyjaśnieniaLog-Loss (entropia krzyżowa)Analiza pozycji w badaniach podłużnychMakro-uśrednione F1Średni Błąd Bezwzględny (MAE)Średni bezwzględny błąd procentowy (MAPE)Średni Bezwzględny Skalowany Błąd (MASE)Średni błąd kwadratowy (MSE)Mikro-uśrednione F1Kalibracja modeluZnormalizowana informacja wzajemnaPrecyzjaPrecyzja-Recall AUCSkala Sprawiedliwości CenowejWspółczynnik determinacji (R²)Czułość (Recall)Solidny model RaschaPierwiastek średniokwadratowy błędu (RMSE)SHAP (SHapley Additive exPlanations)Krótka forma modelu RaschaKrótka teoria odpowiedzi na pozycje (SF-IRT)Współczynnik sylwetkiSpecyficznośćWażenie i kalibracja w badaniach ankietowychSymetryczna MAPE (sMAPE)Algorytm ograniczania przepustowości typu Token BucketMiara VF1 ważonaStatystyka J Youdena