MCDMClassification Metric
Precision-Recall AUC
Precision-Recall Area Under the Curve (PR AUC) คือพื้นที่ใต้กราฟที่เกิดจากการพล็อตค่า recall บนแกน x และค่า precision บนแกน y มีประโยชน์อย่างยิ่งในการประเมินโมเดลจำแนกประเภทบนชุดข้อมูลที่ไม่สมดุล ซึ่งมักให้ข้อมูลมากกว่า ROC AUC
อ่านวิธีฉบับเต็ม
สำหรับสมาชิกเท่านั้น
เข้าสู่ระบบเข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- Davis, J., & Goadrich, M. (2006). The relationship between precision-recall and ROC curves. Proceedings of the 23rd International Conference on Machine Learning, 233-240. DOI: 10.1145/1143844.1143874 ↗
- Saito, T., & Rehmsmeier, M. (2015). The precision-recall plot is more informative than the ROC plot when evaluating binary classifiers on imbalanced datasets. PLoS ONE, 10(3), e0118432. DOI: 10.1371/journal.pone.0118432 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Area Under the Precision-Recall Curve. ScholarGate. https://scholargate.app/th/model-evaluation/precision-recall-auc
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
- ความแม่นยำ (Precision)การประเมินแบบจำลอง↔ compare
- การเรียกคืน (ความไว)การประเมินแบบจำลอง↔ compare