Оцінювання та довіра
73 — методи цієї родини.
Вибране
ТочністьAccuracy is the proportion of correct predictions among the total number of predictions made by a classification model. It is the most intuitive performance metric and measures howСкоригований коефіцієнт детермінації (R²_adj)Adjusted R² is a corrected version of the coefficient of determination that accounts for the number of predictors in a regression model. Introduced by Henri Theil in 1961, it addreСкоригований індекс РэндаThe Adjusted Rand Index (ARI), developed by Hubert and Arabie in 1985, is an external clustering evaluation metric that measures the agreement between a predicted clustering and a Критерій Акаіке (AIC)The Akaike Information Criterion is an information-theoretic measure for model selection that balances goodness of fit against model complexity. Introduced by Hirotugu Akaike in 19Збалансована точністьBalanced 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, regarОцінка БрієраThe Brier score measures the mean squared difference between predicted probabilities and actual binary outcomes. It is a simple, interpretable metric for evaluating the accuracy of
Маршрут читання
Найчастіше цитовані фундаментальні методи цієї теми, у порядку їх розвитку — місце для початку, якщо ви тут уперше.
Усі методи 73
ТочністьСкоригований коефіцієнт детермінації (R²_adj)Скоригований індекс РэндаКритерій Акаіке (AIC)Збалансована точністьОцінка БрієраАнкета форми тіла (BSQ)Індекс Калінскі-ХарабасаКалібрування калориметраАналіз елементів комп'ютеризованого адаптивного тестуванняМатриця плутаниниКонтрфактичні поясненняІндекс Девіса-БолдінаІндекс ДаннаМетод ліктяПояснювані правила асоціаційПояснювана автокодувальна детекція аномалійПояснюване дерево рішеньПояснюваний FP-GrowthПояснювана Гауссова Суміш (Explainable Gaussian Mixture Model)Пояснюваний гауссівський процесПояснюваний HDBSCANПояснюваний ліс ізоляційПояснюваний K-MeansПояснюваний K-найближчих сусідівПояснюваний LightGBMПояснюваний Naive BayesПояснюваний One-Class SVMПояснюваний випадковий лісПояснюваний стек-ансамбльПояснюваний метод опорних векторівПояснювальний ансамбль голосуванняПояснюваний XGBoostF-beta ScoreF1-ScoreМашинне навчання з урахуванням справедливостіІндекс Фоулкса-МеллоузаСтатистика розриву (Gap Statistic)Геометрична морфометріяГлаукома: Якість життя-15Втрати ГеммінгаІнерціяІндекс ДжекардаДіаграма приросту та підйому (Lift and Gain Chart)LIME: Локальні інтерпретовані модельно-агностичні поясненняЛог-втрата (перехресна ентропія)Поздовжній аналіз елементівМакроусереднене F1Середня абсолютна похибка (MAE)Середня абсолютна відсоткова похибка (MAPE)Середня абсолютна масштабована похибка (MASE)Середньоквадратична похибка (MSE)Мікроусереднений F1Калібрування моделіНормалізована взаємна інформаціяТочність (Precision)Площа під кривою "точність-повнота" (Precision-Recall AUC)Шкала справедливості ціниКоефіцієнт детермінації (R²)Чутливість (Recall)Робастна модель РашаСередньоквадратична похибка (RMSE)SHAP (SHapley Additive exPlanations)Модель Раша для коротких формКороткоформатна теорія реакції на пункт (SF-IRT)Показник силуетуСпецифічністьЗважування та калібрування вибіркиСиметрична MAPE (sMAPE)Алгоритм обмеження швидкості з токен-відромV-measureЗважена F1Статистика J Юдена