MCDMClassification Metric
Saktësi
Saktësia është proporcioni i parashikimeve të sakta nga numri total i parashikimeve të bëra nga një model klasifikimi. Është metrika më intuitive e performancës dhe mat se sa shpesh klasifikuesi bën parashikime të sakta në përgjithësi, pavarësisht nga klasa.
Lexoni metodën e plotë
Vetëm për anëtarët
HyniHyni me një llogari falas për ta lexuar këtë seksion.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Burimet
- 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 ↗
Si ta citoni këtë faqe
ScholarGate. (2026, June 3). Classification Accuracy. ScholarGate. https://scholargate.app/sq/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.
- Saktësi e BalancuarVlerësimi i modeleve↔ compare
- Matrica e konfuzionitVlerësimi i modeleve↔ compare
- F1-ScoreVlerësimi i modeleve↔ compare
- SaktësiVlerësimi i modeleve↔ compare
- Kujtesë (ndjeshmëri)Vlerësimi i modeleve↔ compare
Cituar nga
Vutë re një problem në këtë faqe? Raportojeni ose sugjeroni një korrigjim →