Rechemare (Sensibilitate)
Rechemarea măsoară proporția cazurilor pozitive reale care au fost identificate corect de către clasificator. Răspunde la întrebarea: „Din toate cazurile care au fost cu adevărat pozitive, câte am găsit?” Rechemarea este critică în scenarii în care omiterea cazurilor pozitive este costisitoare.
Citește metoda completă
Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Surse
- Fawcett, T. (2006). An introduction to ROC analysis. Pattern Recognition Letters, 27(8), 861-874. DOI: 10.1016/j.patrec.2005.10.010 ↗
- 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). Recall or Sensitivity (True Positive Rate). ScholarGate. https://scholargate.app/ro/model-evaluation/recall
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.
- Acuratețe EchilibratăEvaluarea modelelor↔ compare
- Scorul F1Evaluarea modelelor↔ compare
- Coeficientul de Corelație MatthewsEvaluarea modelelor↔ compare
- PrecizieEvaluarea modelelor↔ compare
- SpecificitateEvaluarea modelelor↔ compare
Citat de
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →