การประเมินแบบจำลอง

41 วิธี

Classification Metric 13

ความแม่นยำ ความแม่นยำแบบสมดุล (Balanced Accuracy)คะแนน F-เบตา คะแนน F1 ค่า F1 แบบมาโครเฉลี่ย (Macro-averaged F1)สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของแมทธิวส์F1-คะแนนเฉลี่ยแบบจุลภาค ความแม่นยำ (Precision)Precision-Recall AUC การเรียกคืน (ความไว)ความจำเพาะ (Specificity)F1-score แบบถ่วงน้ำหนัก สถิติ J ของ Youden

External Clustering Validation 4

ดัชนีแรนด์ปรับปรุง ดัชนี Fowlkes-Mallows ข้อมูลร่วมที่ปรับค่ามาตรฐาน วี-เมเชอร์

Clustering Validation 4

ดัชนี Calinski-Harabasz ดัชนี Davies-Bouldin ดัชนี Dunn คะแนน Silhouette

Error metric 3

ค่าเฉลี่ยความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์ (MAE)ค่าคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย (Mean Squared Error: MSE)Root Mean Squared Error (RMSE)

Regression evaluation 2

สัมประสิทธิ์การตัดสินใจที่ปรับปรุงแล้ว (R²_adj)ค่าสัมประสิทธิ์การตัดสินใจ (R-squared หรือ R²)

Information-theoretic criterion 2

เกณฑ์ข้อมูลอาคาอิเกะ (Akaike Information Criterion - AIC)เกณฑ์สารสนเทศแบบเบย์ (Bayesian Information Criterion - BIC)

Probabilistic Loss Metric 2

Brier Score ลอส-ลอส (ครอสเอนโทรปี ลอส)

Cluster Number Selection 2

วิธีข้อศอก สถิติกระโดด (Gap Statistic)

Multi-label Metric 2

แฮมมิง ลอส ดัชนี Jaccard

Relative error metric 2

ค่าความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์เฉลี่ยร้อยละ (MAPE)MAPE สมมาตร (sMAPE)

Diagnostic Tool 1

เมทริกซ์ความสับสน

Statistical testing 1

การทดสอบความเหมาะสมของแบบจำลอง

Cluster Cohesion Measure 1

ความเฉื่อย

Classification Evaluation Tool 1

แผนภูมิลิฟต์และเกน

Scaled error metric 1

ค่าคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์เฉลี่ยแบบปรับสเกล (MASE)