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 đặc hiệu× | |
|---|---|---|
| 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 | True Negative Rate, TNR |
| 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. | Specificity measures the proportion of actual negative cases that were correctly identified as negative by the classifier. It answers the question: 'Of all the cases that were truly negative, how many did we correctly reject?' Specificity is complementary to recall and is essential when false positives are costly. |
| ScholarGateBộ dữ liệu ↗ |
|
|