So sánh phương pháp
Xem các phương pháp đã chọn cạnh nhau; những hàng khác biệt được làm nổi bật.
| Độ chính xác× | Độ chính xác cân bằng× | |
|---|---|---|
| Lĩnh vực | Đánh giá mô hình | Đánh giá mô hình |
| Họ | MCDM | MCDM |
| Năm ra đời≠ | 20th century | 2010 |
| Người khởi xướng≠ | Historical statistical foundations | Brodersen, Ong, Stephan, and Buhmann |
| Loại | Evaluation metric | Evaluation metric |
| Công trình gốc≠ | Fawcett, T. (2006). An introduction to ROC analysis. Pattern Recognition Letters, 27(8), 861-874. DOI ↗ | 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 ↗ |
| Tên gọi khác | Overall Accuracy, Correct Classification Rate | Average Recall, Equal-weight Average Sensitivity |
| Liên quan | 5 | 5 |
| Tóm tắt≠ | Accuracy 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 how often the classifier makes correct predictions overall, regardless of class. | 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. |
| ScholarGateBộ dữ liệu ↗ |
|
|