Avaliação e confiabilidade

73 métodos nesta família.

Em destaque

AcuráciaAccuracy 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 how R-quadrado ajustado (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 addre Índice Rand AjustadoThe 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 Critério de Informação de Akaike (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 19 Acurácia BalanceadaBalanced 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, regar Score de BrierThe 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

Percurso de leitura

Os métodos fundamentais mais referenciados deste tópico, pela ordem em que foram desenvolvidos — um ponto de partida se está a começar agora.

Índice de Davies-Bouldin1979por David L. Davies, Donald W. Bouldin
F1-Score1979por C. J. van Rijsbergen
Coeficiente de Silhueta1987por Peter Rousseeuw
Calibração de Calorímetro1990por Detector physics community
Floresta Aleatória Explicável2001–2017por Breiman, L. (RF); Lundberg & Lee (SHAP attribution)
Acurácia20th centurypor Historical statistical foundations
Precisão20th centurypor Historical statistical foundations
Sensibilidade20th centurypor Historical statistical foundations

todos os métodos desta prateleira ↓

Todos os métodos 73

Acurácia R-quadrado ajustado (R²_adj)Índice Rand Ajustado Critério de Informação de Akaike (AIC)Acurácia Balanceada Score de Brier Questionário de Forma Corporal (BSQ)Índice Calinski-Harabasz Calibração de Calorímetro Análise de Itens de Teste Adaptativo Computadorizado Matriz de Confusão Explicações Contrafatuais Índice de Davies-Bouldin Índice de Dunn Método do Cotovelo Regras de Associação Explicáveis Detecção de Anomalias por Autoencoder Explicável Árvore de Decisão Explicável FP-Growth Explicável Modelo de Mistura Gaussiana Explicável Processo Gaussiano Explicável HDBSCAN Explicável Isolation Forest Explicável K-Means Explicável K-Vizinhos Mais Próximos Explicável LightGBM Explicável Naive Bayes Explicável Explainable One-Class SVM Floresta Aleatória Explicável Empilhamento Explicável SVM Explicável Conjunto de Votação Explicável XGBoost Explicável Escore F-beta F1-Score Aprendizado de Máquina Consciente de Justiça Índice de Fowlkes-Mallows Estatística Gap Morfometria Geométrica Glaucoma Quality of Life-15 Perda de Hamming Inércia Índice de Jaccard Gráfico de Lift e Gain LIME: Explicações Locais Interpretáveis Agnostic-ao-Modelo Perda Logarítmica (Entropia Cruzada)Análise Longitudinal de Itens F1-score com média macro Erro Médio Absoluto (MAE)Erro Percentual Absoluto Médio (MAPE)Erro Absoluto Médio Escalado (MASE)Erro Quadrático Médio (EQM)F1-score micro-médio Calibração de Modelo Informação Mútua Normalizada Precisão AUC de Precisão-Revocação Escala de Justiça de Preço R-quadrado (R²)Sensibilidade Modelo Rasch Robusto Erro Quadrático Médio da Raiz (RMSE)SHAP (SHapley Additive exPlanations)Modelo Rasch de Forma Curta Teoria de Resposta ao Item de Forma Curta (SF-IRT)Coeficiente de Silhueta Especificidade Ponderação e Calibração de Inquéritos MAPE Simétrico (sMAPE)Algoritmo de Limitação de Taxa por Balde de Tokens V-measure F1 Ponderado Estatística J de Youden