Đánh giá mô hình

41 phương pháp.

Classification Metric 13

Độ chính xác Độ chính xác cân bằng Điểm F-beta Điểm F1 F1-score trung bình vĩ mô Hệ số Tương quan Matthews F1-score trung bình vi mô Độ chính xác (Precision)Diện tích Dưới Đường Cong Precision-Recall (PR AUC)Độ thu hồi (độ nhạy)Độ đặc hiệu F1 có trọng số Chỉ số J của Youden

External Clustering Validation 4

Chỉ số Rand Điều chỉnh Chỉ số Fowlkes-Mallows Thông tin tương hỗ chuẩn hóa V-measure

Clustering Validation 4

Chỉ số Calinski-Harabasz Chỉ số Davies-Bouldin Chỉ số Dunn Silhouette Score

Error metric 3

Sai số Tuyệt đối Trung bình (MAE)Sai số bình phương trung bình (MSE)Sai số bình phương trung bình gốc (RMSE)

Regression evaluation 2

Hệ số xác định hiệu chỉnh (R²_adj)Hệ số xác định (R²)

Information-theoretic criterion 2

Tiêu chí Thông tin Akaike (AIC)Tiêu chí Thông tin Bayes (BIC)

Probabilistic Loss Metric 2

Điểm Brier Tổn thất Log (Tổn thất Chéo Entropy)

Cluster Number Selection 2

Phương pháp Elbow Gap Statistic

Multi-label Metric 2

Tổn thất Hamming Chỉ số Jaccard

Relative error metric 2

Sai số phần trăm tuyệt đối trung bình (MAPE)MAPE đối xứng (sMAPE)

Diagnostic Tool 1

Ma trận nhầm lẫn

Statistical testing 1

Kiểm định độ phù hợp

Cluster Cohesion Measure 1

Classification Evaluation Tool 1

Biểu đồ Lift và Gain

Scaled error metric 1

Mean Absolute Scaled Error (MASE)