MCDMClassification Metric
Точность
Точность — это доля правильных предсказаний среди общего числа предсказаний, сделанных моделью классификации. Это наиболее интуитивно понятная метрика производительности, которая показывает, как часто классификатор в целом делает правильные предсказания, независимо от класса.
Читать метод полностью
Только для участников
ВойтиВойдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Classification Accuracy. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/model-evaluation/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.
- Сбалансированная точностьОценка моделей↔ compare
- Матрица ошибокОценка моделей↔ compare
- F1-мераОценка моделей↔ compare
- ТочностьОценка моделей↔ compare
- Полнота (Чувствительность)Оценка моделей↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →