Ocena modeli

Liczba metod: 41.

Classification Metric 13

Dokładność (Accuracy)Zrównoważona dokładność Wynik F-beta Wynik F1 Makro-uśrednione F1 Współczynnik korelacji Matthews’a Mikro-uśrednione F1 Precyzja Precyzja-Recall AUC Czułość (Recall)Specyficzność F1 ważona Statystyka J Youdena

External Clustering Validation 4

Skorygowany indeks Randą Indeks Fowlkesa-Mallowsa Znormalizowana informacja wzajemna Miara V

Clustering Validation 4

Indeks Calinskiego-Harabasza Indeks Daviesa-Bouldina Indeks Dunna Współczynnik sylwetki

Error metric 3

Średni Błąd Bezwzględny (MAE)Średni błąd kwadratowy (MSE)Pierwiastek średniokwadratowy błędu (RMSE)

Regression evaluation 2

Skory R-kwadrat (R²_skorygowany)Współczynnik determinacji (R²)

Information-theoretic criterion 2

Kryterium informacyjne Akaikego (AIC)Bayesowskie Kryterium Informacyjne (BIC)

Probabilistic Loss Metric 2

Wynik Brier (Brier Score)Log-Loss (entropia krzyżowa)

Cluster Number Selection 2

Metoda łokcia Statystyka Luki (Gap Statistic)

Multi-label Metric 2

Strata Hamminga Indeks Jaccarda

Relative error metric 2

Średni bezwzględny błąd procentowy (MAPE)Symetryczna MAPE (sMAPE)

Diagnostic Tool 1

Macierz pomyłek

Statistical testing 1

Testowanie dobroci dopasowania

Cluster Cohesion Measure 1

Classification Evaluation Tool 1

Wykresy lift i gain

Scaled error metric 1

Średni Bezwzględny Skalowany Błąd (MASE)