Оценка моделей

Методов: 41.

Classification Metric 13

Точность Сбалансированная точность F-бета-мера F1-мера Макро-усредненный F1 Коэффициент корреляции Мэтьюса Микро-усредненная F1-мера Точность Precision-Recall AUC Полнота (Чувствительность)Специфичность Взвешенная F1 Статистика J Юдена

External Clustering Validation 4

Скорректированный индекс Рэнда Индекс Фоулкса-Мэллоуза Нормализованная взаимная информация V-мера

Clustering Validation 4

Индекс Калински-Харабаса Индекс Дэвиса-Болдина Индекс Данна Коэффициент силуэта

Error metric 3

Средняя абсолютная ошибка (MAE)Среднеквадратичная ошибка (MSE)Среднеквадратичная ошибка (RMSE)

Regression evaluation 2

Скорректированный коэффициент детерминации (R²_adj)Коэффициент детерминации (R²)

Information-theoretic criterion 2

Информационный критерий Акаике (AIC)Байесовский информационный критерий (BIC)

Probabilistic Loss Metric 2

Оценка Бриера Логарифмическая функция потерь (кросс-энтропия)

Cluster Number Selection 2

Метод локтя Статистика разрыва (Gap Statistic)

Multi-label Metric 2

Потери Хэмминга Индекс Жаккара

Relative error metric 2

Средняя абсолютная процентная ошибка (MAPE)Симметричная MAPE (sMAPE)

Diagnostic Tool 1

Матрица ошибок

Statistical testing 1

Тестирование на соответствие (Goodness-of-Fit Testing)

Cluster Cohesion Measure 1

Classification Evaluation Tool 1

График лифта и прироста

Scaled error metric 1

Средняя абсолютная масштабированная ошибка (MASE)