Evaluarea modelelor

41 metode.

Classification Metric 13

Acuratețe Acuratețe Echilibrată Scorul F-beta Scorul F1 F1 mediu-macro Coeficientul de Corelație Matthews F1 mediată la nivel micro Precizie Aria sub curbă a Preciziei-Recall (PR AUC)Rechemare (Sensibilitate)Specificitate F1 ponderat Statistica J a lui Youden

External Clustering Validation 4

Indexul Rand Ajustat Indexul Fowlkes-Mallows Informația Mutuală Normalizată Măsura V

Clustering Validation 4

Indexul Calinski-Harabasz Indexul Davies-Bouldin Indexul Dunn Scorul Siluetă

Error metric 3

Eroare Absolută Medie (MAE)Eroare Pătratică Medie (MSE)Eroarea Medie Pătratică (RMSE)

Regression evaluation 2

R-pătrat ajustat (R²_adj)R-pătrat (R²)

Information-theoretic criterion 2

Criteriul de Informație Akaike (AIC)Criteriul Bayesian de Informație (BIC)

Probabilistic Loss Metric 2

Scorul Brier Log-Loss (Pierdere de Entropie Încrucișată)

Cluster Number Selection 2

Metoda cotului Statistica Gap (Gap Statistic)

Multi-label Metric 2

Pierderea Hamming (Hamming Loss)Indexul Jaccard

Relative error metric 2

Eroarea Procentuală Absolută Medie (MAPE)MAPE simetric (sMAPE)

Diagnostic Tool 1

Matrice de confuzie

Statistical testing 1

Testarea conformității

Cluster Cohesion Measure 1

Classification Evaluation Tool 1

Diagramă de lift și câștig

Scaled error metric 1

Eroarea Medie Absolută Scalată (MASE)