MCDMClassification Metric
مقياس F1 المُصغَّر (Micro-averaged F1)
يحسب مقياس F1 المُصغَّر (Micro-averaged F1) درجة F1 عن طريق تجميع الإيجابيات الحقيقية (true positives)، والإيجابيات الكاذبة (false positives)، والسلبات الكاذبة (false negatives) عبر جميع الفئات، ثم حساب مقياس واحد. وهو يعادل الدقة (accuracy) في التصنيف متعدد الفئات (multi-class classification) ويكون مفيدًا عندما تعكس توزيعات الفئات أهميتها الطبيعية.
اقرأ الطريقة كاملة
للأعضاء فقط
تسجيل الدخولسجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- 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 ↗
- Sokolova, M., Japkowicz, N., & Szpakowicz, S. (2006). Beyond Accuracy, F-Score and ROC: a Family of Discriminant Measures for Performance Evaluation. AI 2006, 4013, 1015-1021. DOI: 10.1007/11941439_114 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Micro-averaged F1-Score. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/model-evaluation/micro-averaged-f1
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.
- الدقةتقييم النماذج↔ compare
- مقياس F1 (F1-Score)تقييم النماذج↔ compare
- مقياس F1 المُعدّل كليًاتقييم النماذج↔ compare
- F1 الموزونتقييم النماذج↔ compare