MCDMClassification Metric
Độ chính xác
Độ chính xác là tỷ lệ các dự đoán đúng trên tổng số các dự đoán được thực hiện bởi một mô hình phân loại. Đây là thước đo hiệu suất trực quan nhất và đo lường tần suất mô hình phân loại đưa ra các dự đoán đúng nói chung, bất kể lớp nào.
Đọc toàn bộ phương pháp
Chỉ dành cho thành viên
Đăng nhậpĐăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Nguồn tài liệu
- Fawcett, T. (2006). An introduction to ROC analysis. Pattern Recognition Letters, 27(8), 861-874. DOI: 10.1016/j.patrec.2005.10.010 ↗
- Powers, D. M. (2011). Evaluation: From Precision, Recall and F-Measure to ROC, Informedness, Markedness and Correlation. Journal of Machine Learning Technologies, 2(1), 37-63. link ↗
Cách trích dẫn trang này
ScholarGate. (2026, June 3). Classification Accuracy. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/model-evaluation/accuracy
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Độ chính xác cân bằngĐánh giá mô hình↔ compare
- Ma trận nhầm lẫnĐánh giá mô hình↔ compare
- Điểm F1Đánh giá mô hình↔ compare
- Độ chính xác (Precision)Đánh giá mô hình↔ compare
- Độ thu hồi (độ nhạy)Đánh giá mô hình↔ compare
Được tham chiếu bởi
Phát hiện lỗi trên trang này? Báo cáo hoặc đề xuất chỉnh sửa →