MCDMClassification Metric
Độ thu hồi (độ nhạy)
Độ thu hồi đo lường tỷ lệ các trường hợp dương tính thực tế được phân loại đúng bởi bộ phân loại. Nó trả lời câu hỏi: 'Trong tất cả các trường hợp thực sự là dương tính, chúng ta đã tìm thấy bao nhiêu?' Độ thu hồi rất quan trọng trong các tình huống mà việc bỏ sót các trường hợp dương tính gây tốn kém.
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). Recall or Sensitivity (True Positive Rate). ScholarGate. https://scholargate.app/vi/model-evaluation/recall
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
- Điểm F1Đánh giá mô hình↔ compare
- Hệ số Tương quan MatthewsĐánh giá mô hình↔ compare
- Độ chính xác (Precision)Đánh giá mô hình↔ compare
- Độ đặc hiệuĐánh giá mô hình↔ compare
Được tham chiếu bởi
Phát hiện lỗi trên trang này? Báo cáo hoặc đề xuất chỉnh sửa →