เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| ความแม่นยำแบบสมดุล (Balanced Accuracy)× | ความแม่นยำ (Precision)× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | การประเมินแบบจำลอง | การประเมินแบบจำลอง |
| ตระกูล | MCDM | MCDM |
| ปีกำเนิด≠ | 2010 | 20th century |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Brodersen, Ong, Stephan, and Buhmann | Historical statistical foundations |
| ประเภท | Evaluation metric | Evaluation metric |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Brodersen, K. H., Ong, C. S., Stephan, K. E., & Buhmann, J. M. (2010). The balanced accuracy and its posterior distribution. 20th International Conference on Pattern Recognition (ICPR), 3121-3124. DOI ↗ | Fawcett, T. (2006). An introduction to ROC analysis. Pattern Recognition Letters, 27(8), 861-874. DOI ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น | Average Recall, Equal-weight Average Sensitivity | Positive Predictive Value, PPV |
| ที่เกี่ยวข้อง | 5 | 5 |
| สรุป≠ | Balanced accuracy is the average of recall values computed for each class separately. It corrects for class imbalance by giving equal weight to the performance on each class, regardless of class frequency in the dataset. | Precision measures the proportion of positive predictions that were actually correct. It answers the question: 'Of all the cases we predicted as positive, how many were truly positive?' Precision is critical in scenarios where false positives are costly. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|