Precyzja-Recall AUC
Precyzja-Recall Area Under the Curve (PR AUC) to pole powierzchni pod krzywą utworzoną przez naniesienie czułości (recall) na osi x i precyzji (precision) na osi y. Jest szczególnie użyteczna do oceny klasyfikatorów na niezbalansowanych zbiorach danych, gdzie często dostarcza więcej informacji niż ROC AUC.
Przeczytaj pełny opis metody
Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.
Mapa metod
Sąsiedztwo pokrewnych metod — wybierz węzeł, aby je zgłębić.
Źródła
- Davis, J., & Goadrich, M. (2006). The relationship between precision-recall and ROC curves. Proceedings of the 23rd International Conference on Machine Learning, 233-240. DOI: 10.1145/1143844.1143874 ↗
- Saito, T., & Rehmsmeier, M. (2015). The precision-recall plot is more informative than the ROC plot when evaluating binary classifiers on imbalanced datasets. PLoS ONE, 10(3), e0118432. DOI: 10.1371/journal.pone.0118432 ↗
Jak cytować tę stronę
ScholarGate. (2026, June 3). Area Under the Precision-Recall Curve. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/model-evaluation/precision-recall-auc
Która metoda?
Zestaw tę metodę z najbliższymi jej krewnymi i czytaj je obok siebie — biblioteka kładzie księgi na stole; wybór należy do Ciebie.
- Dokładność (Accuracy)Ocena modeli↔ porównaj
- Wynik F1Ocena modeli↔ porównaj
- PrecyzjaOcena modeli↔ porównaj
- Czułość (Recall)Ocena modeli↔ porównaj
Cytowana przez
Widzisz błąd na tej stronie? Zgłoś go lub zaproponuj poprawkę →