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