MCDMClassification Metric
Макро-средно F1
Макро-средно F1 изчислява F1-резултата независимо за всеки клас, след което се взема невзетото средно аритметично. То третира всички класове еднакво, независимо от тяхната честота в набора от данни, което го прави полезно за небалансирани многокласови проблеми.
Прочетете целия метод
Само за членове
ВходВлезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Карта на методите
Обкръжението на сродните методи — изберете възел, за да го разгледате.
Източници
- 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 ↗
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 3). Macro-averaged F1-Score. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/model-evaluation/macro-averaged-f1
Кой метод?
Поставете този метод до най-близките му сродни методи и ги четете едно до друго — библиотеката полага книгите на масата; изборът е ваш.
- F1-резултатОценка на модели↔ сравняване
- Микро-усреднен F1Оценка на модели↔ сравняване
- Претеглена F1Оценка на модели↔ сравняване
Цитиран в
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →