Порівняння методів
Переглядайте обрані методи поруч; рядки з відмінностями підсвічено.
| Збалансована точність× | Матриця плутанини× | |
|---|---|---|
| Галузь | Оцінювання моделей | Оцінювання моделей |
| Родина | MCDM | MCDM |
| Рік появи≠ | 2010 | 20th century |
| Автор методу≠ | Brodersen, Ong, Stephan, and Buhmann | Statistical foundations |
| Тип≠ | Evaluation metric | Evaluation visualization |
| Основоположне джерело≠ | 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 ↗ | Everitt, B. S., & Hothorn, T. (2005). A Handbook of Statistical Analyses Using R. Chapman and Hall/CRC. link ↗ |
| Інші назви | Average Recall, Equal-weight Average Sensitivity | Error Matrix, Contingency Table |
| Пов'язані | 5 | 5 |
| Підсумок≠ | 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. | The confusion matrix is a table that displays the counts of true positives, true negatives, false positives, and false negatives. It provides a complete picture of where a classifier makes correct and incorrect predictions, enabling calculation of all other classification metrics. |
| ScholarGateНабір даних ↗ |
|
|