美利体育登录入口官网:SNZ TS ISO/IEC 4213:2025
信息技术 人工智能 机器学习分类性能评估
Information technology – Artificial intelligence – Assessment of machine learning classification performance
- 标准号
- SNZ TS ISO/IEC 4213:2025
- 发布
- 2025年
- 总页数
- 9页
- 发布单位
- 新西兰标准局
- 当前最新
- SNZ TS ISO/IEC 4213:2025
- 引用标准
- ISO 7200:2004 ISO/IEC 22989:2022 ISO/IEC 23053:2022
- 本体
- 分类器
- 适用范围
- 本标准规定了测量机器学习模型、系统和算法的分类性能的方法论。
| 术语 | 描述 |
|---|---|
| 分类 classification | 根据对象或文档的特征，将定义类型的项（物体或文档）结构化为类和子类的方法。 |
| 分类器 classifier | 用于执行分类的经过训练的模型及其相关机制。 |
| 评估 evaluation | 将模型在数据上做出的分类预测与数据中的实际标签进行比较的过程。 |
| 精确率 precision | 在二分类和多分类任务中，预测为正例的样本中实际为正例的比例。 |
| 召回率 recall | 在所有实际正例的样本中，被模型正确预测为正例的比例。 |
| 特异性 specificity | 在所有实际负例的样本中，被模型正确预测为负例的比例。 |
| 混淆矩阵 confusion matrix | 显示分类模型预测结果与实际标签之间对比的表格，通常包括真阳性、假阳性、真阴性和假阴性。 |
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| 计算环境 不适用 | 用于评估机器学习模型性能的计算环境，需建立标准以控制变量。 |