MCDMClassification Metric
ความแม่นยำ (Precision)
ความแม่นยำ (Precision) เป็นการวัดสัดส่วนของการทำนายผลว่าเป็นบวก (positive) ที่ถูกต้องจริง ๆ โดยตอบคำถามว่า 'จากกรณีทั้งหมดที่เราทำนายว่าเป็นบวก มีกี่กรณีที่เป็นบวกจริง ๆ?' ความแม่นยำมีความสำคัญอย่างยิ่งในสถานการณ์ที่ผลบวกลวง (false positives) มีต้นทุนสูง
อ่านวิธีฉบับเต็ม
สำหรับสมาชิกเท่านั้น
เข้าสู่ระบบเข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- 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 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Precision (Positive Predictive Value). ScholarGate. https://scholargate.app/th/model-evaluation/precision
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.
- ความแม่นยำการประเมินแบบจำลอง↔ compare
- คะแนน F1การประเมินแบบจำลอง↔ compare
- สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของแมทธิวส์การประเมินแบบจำลอง↔ compare
- การเรียกคืน (ความไว)การประเมินแบบจำลอง↔ compare
- ความจำเพาะ (Specificity)การประเมินแบบจำลอง↔ compare