Оцінювання моделей

Методів: 41.

Classification Metric 13

Точність Збалансована точність F-beta Score F1-Score Макроусереднене F1 Коефіцієнт кореляції Метьюза Мікроусереднений F1 Точність (Precision)Площа під кривою "точність-повнота" (Precision-Recall AUC)Чутливість (Recall)Специфічність Зважена F1 Статистика J Юдена

External Clustering Validation 4

Скоригований індекс Рэнда Індекс Фоулкса-Меллоуза Нормалізована взаємна інформація V-measure

Clustering Validation 4

Індекс Калінскі-Харабаса Індекс Девіса-Болдіна Індекс Данна Показник силуету

Error metric 3

Середня абсолютна похибка (MAE)Середньоквадратична похибка (MSE)Середньоквадратична похибка (RMSE)

Regression evaluation 2

Скоригований коефіцієнт детермінації (R²_adj)Коефіцієнт детермінації (R²)

Information-theoretic criterion 2

Критерій Акаіке (AIC)Байєсівський інформаційний критерій (BIC)

Probabilistic Loss Metric 2

Оцінка Брієра Лог-втрата (перехресна ентропія)

Cluster Number Selection 2

Метод ліктя Статистика розриву (Gap Statistic)

Multi-label Metric 2

Втрати Геммінга Індекс Джекарда

Relative error metric 2

Середня абсолютна відсоткова похибка (MAPE)Симетрична MAPE (sMAPE)

Diagnostic Tool 1

Матриця плутанини

Statistical testing 1

Тестування на відповідність

Cluster Cohesion Measure 1

Classification Evaluation Tool 1

Діаграма приросту та підйому (Lift and Gain Chart)

Scaled error metric 1

Середня абсолютна масштабована похибка (MASE)