قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
معدل الإيجابيات الحقيقية
نسبة العينات الإيجابية التي تم التعرف عليها بشكل صحيح بواسطة النموذج، وتُعرف أيضًا باسم الحساسية أو الاستدعاء.
معدل الإيجابيات الكاذبة
نسبة العينات السلبية التي تم تصنيفها بشكل غير صحيح على أنها إيجابية، وتتوافق مع 1 ناقص الخصوصية.
عتبة القرار
القيمة الحدية التي تسمح بتحويل احتمالات إخراج المصنف إلى تنبؤات ثنائية منفصلة.
نقطة التشغيل المثلى
النقطة على منحنى ROC التي تعظم مقياسًا مركبًا مثل مؤشر يودن أو تقلل من دالة تكلفة محددة.
منحنى الدقة-الاستدعاء
رسم بياني بديل لمنحنى ROC يعرض المقايضة بين الدقة والاستدعاء، ومفيد بشكل خاص للفئات غير المتوازنة.
مؤشر يودن
مقياس تقييم يجمع بين الحساسية والخصوصية، يُعرّف على أنه مجموعهما ناقص 1، مما يسمح باختيار العتبة المثلى.
منحنى DET
رسم بياني لكشف الأخطاء يستخدم مقاييس لوغاريتمية لتصور أداء المصنفات بشكل أوضح في المناطق ذات معدل الخطأ المنخفض.
منحنى PR
اختصار لمنحنى الدقة-الاستدعاء، بديل عن منحنى ROC يُفضل عندما تختلف تكلفة الإيجابيات الكاذبة عن تكلفة السلبيات الكاذبة.
منحنى الرفع
رسم بياني يقيم تحسين أداء النموذج مقارنة بنموذج عشوائي، ويقيس نسبة الكسب المستهدف.
درجة براير
مقياس معايرة لتقييم دقة الاحتمالات المتوقعة، مكمل لمؤشر AUC الذي يقيس التمييز فقط.
اختبار ديلونج
اختبار إحصائي لا معلمي يسمح بمقارنة دلالة إحصائية لمؤشرات AUC لاثنين أو أكثر من المصنفات على نفس مجموعة البيانات.