Specifičnost
Specifičnost meri proporciju stvarnih negativnih slučajeva koje je klasifikator ispravno identifikovao kao negativne. Ona odgovara na pitanje: 'Od svih slučajeva koji su zaista bili negativni, koliko smo ih ispravno odbacili?' Specifičnost je komplementarna opozivu (recall) i ključna je kada su lažno pozitivni nalazi skupi.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Specificity (True Negative Rate). ScholarGate. https://scholargate.app/sr/model-evaluation/specificity
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.
- Uravnotežena tačnostEvaluacija modela↔ compare
- F1-meraEvaluacija modela↔ compare
- Metjuzov koeficijent korelacijeEvaluacija modela↔ compare
- PreciznostEvaluacija modela↔ compare
- Odziv (Osetljivost)Evaluacija modela↔ compare
Citirana u
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →