Đánh giá và độ tin cậy
73 phương pháp trong họ này.
Nổi bật
Độ chính xácAccuracy 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 howHệ số xác định hiệu chỉnh (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 addreChỉ số Rand Điều chỉnhThe 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 Tiêu chí Thông tin Akaike (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 19Độ chính xác cân bằngBalanced 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, regarĐiểm BrierThe 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
Lộ trình đọc
Những phương pháp nền tảng được tham chiếu nhiều nhất của chủ đề này, theo thứ tự chúng được phát triển — một nơi để bắt đầu nếu bạn còn mới ở đây.
Tất cả phương pháp 73
Độ chính xácHệ số xác định hiệu chỉnh (R²_adj)Chỉ số Rand Điều chỉnhTiêu chí Thông tin Akaike (AIC)Độ chính xác cân bằngĐiểm BrierBảng câu hỏi về hình thể (BSQ)Chỉ số Calinski-HarabaszHiệu chuẩn CalorimeterPhân tích mục kiểm tra thích ứng bằng máy tínhMa trận nhầm lẫnGiải thích phản thực tếChỉ số Davies-BouldinChỉ số DunnPhương pháp ElbowLuật kết hợp có thể giải thíchPhát hiện bất thường bằng Autoencoder có thể giải thíchCây quyết định giải thích đượcFP-Growth Giải thích đượcMô hình Hỗn hợp Gaussian Giải thích đượcQuy trình Gaussian Giải thích đượcHDBSCAN có thể giải thíchExplainable Isolation ForestExplainable K-MeansK-Lân Cận Gần Nhất Có Thể Giải ThíchLightGBM Có Thể Giải ThíchNaive Bayes Giải thích đượcSVM Một Lớp Có Khả Năng Giải ThíchRừng ngẫu nhiên có thể giải thíchExplainable Stacking EnsembleMáy học hỗ trợ có thể giải thíchExplainable Voting EnsembleXGBoost có thể giải thíchĐiểm F-betaĐiểm F1Học máy nhận thức về công bằngChỉ số Fowlkes-MallowsGap StatisticHình thái học hình họcGlaucoma Quality of Life-15Tổn thất HammingQuán tínhChỉ số JaccardBiểu đồ Lift và GainLIME: Giải thích Mô hình Cục bộ Có thể Diễn giải và Độc lập Mô hìnhTổn thất Log (Tổn thất Chéo Entropy)Phân tích mục theo chiều dọcF1-score trung bình vĩ môSai số Tuyệt đối Trung bình (MAE)Sai số phần trăm tuyệt đối trung bình (MAPE)Mean Absolute Scaled Error (MASE)Sai số bình phương trung bình (MSE)F1-score trung bình vi môHiệu chỉnh mô hìnhThông tin tương hỗ chuẩn hóaĐộ chính xác (Precision)Diện tích Dưới Đường Cong Precision-Recall (PR AUC)Thang đo Công bằng GiáHệ số xác định (R²)Độ thu hồi (độ nhạy)Mô hình Rasch mạnh mẽSai số bình phương trung bình gốc (RMSE)SHAP (SHapley Additive exPlanations)Mô hình Rasch dạng rút gọnLý thuyết phản hồi mục tiêu dạng rút gọn (SF-IRT)Silhouette ScoreĐộ đặc hiệuTrọng số khảo sát và hiệu chỉnhMAPE đối xứng (sMAPE)Thuật toán giới hạn tốc độ Thùng chứa TokenV-measureF1 có trọng sốChỉ số J của Youden