Precision-Recall AUC
Площадь под кривой Precision-Recall (PR AUC) — это площадь под кривой, построенной путем откладывания полноты (recall) по оси x и точности (precision) по оси y. Она особенно полезна для оценки классификаторов на несбалансированных наборах данных, где часто является более информативной, чем ROC AUC.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- Davis, J., & Goadrich, M. (2006). The relationship between precision-recall and ROC curves. Proceedings of the 23rd International Conference on Machine Learning, 233-240. DOI: 10.1145/1143844.1143874 ↗
- Saito, T., & Rehmsmeier, M. (2015). The precision-recall plot is more informative than the ROC plot when evaluating binary classifiers on imbalanced datasets. PLoS ONE, 10(3), e0118432. DOI: 10.1371/journal.pone.0118432 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Area Under the Precision-Recall Curve. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/model-evaluation/precision-recall-auc
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.
- ТочностьОценка 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 →