MCDMClassification Metric
Acuratețe Echilibrată
Acuratețea echilibrată este media valorilor de "recall" calculate separat pentru fiecare clasă. Aceasta corectează dezechilibrul claselor acordând o pondere egală performanței pe fiecare clasă, indiferent de frecvența clasei în setul de date.
Citește metoda completă
Doar pentru membri
AutentificareAutentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Surse
- Brodersen, K. H., Ong, C. S., Stephan, K. E., & Buhmann, J. M. (2010). The balanced accuracy and its posterior distribution. 20th International Conference on Pattern Recognition (ICPR), 3121-3124. DOI: 10.1109/ICPR.2010.764 ↗
- Powers, D. M. (2011). Evaluation: From Precision, Recall and F-Measure to ROC, Informedness, Markedness and Correlation. Journal of Machine Learning Technologies, 2(1), 37-63. link ↗
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 3). Balanced Classification Accuracy. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/model-evaluation/balanced-accuracy
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- AcuratețeEvaluarea modelelor↔ compare
- Scorul F1Evaluarea modelelor↔ compare
- Coeficientul de Corelație MatthewsEvaluarea modelelor↔ compare
- Rechemare (Sensibilitate)Evaluarea modelelor↔ compare
- SpecificitateEvaluarea modelelor↔ compare
Citat de
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →