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 thu hồi (độ nhạy)× | |
|---|---|---|
| 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 | Sensitivity, True Positive Rate, TPR |
| 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. | Recall measures the proportion of actual positive cases that were correctly identified by the classifier. It answers the question: 'Of all the cases that were truly positive, how many did we find?' Recall is critical in scenarios where missing positive cases is costly. |
| ScholarGateBộ dữ liệu ↗ |
|
|