MCDMClassification Metric
মাইক্রো-অ্যাভারেইজড এফ১ (Micro-averaged F1)
মাইক্রো-অ্যাভারেইজড এফ১ সমস্ত শ্রেণীর সত্য পজিটিভ, মিথ্যা পজিটিভ এবং মিথ্যা নেগেটিভকে একত্রিত করে এফ১-স্কোর গণনা করে, তারপর একটি একক মেট্রিক নির্ণয় করে। এটি মাল্টি-ক্লাস ক্লাসিফিকেশনে নির্ভুলতার সমতুল্য এবং যখন শ্রেণীর বিন্যাস তাদের স্বাভাবিক গুরুত্বকে প্রতিফলিত করে তখন এটি উপযোগী।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
শুধু সদস্যদের জন্য
সাইন ইন করুনএই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
পদ্ধতি-মানচিত্র
সম্পর্কিত পদ্ধতিসমূহের প্রতিবেশ — অন্বেষণ করতে একটি নোড নির্বাচন করুন।
উৎস
- 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 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Micro-averaged F1-Score. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/model-evaluation/micro-averaged-f1
কোন পদ্ধতি?
এই পদ্ধতিটিকে তার নিকটতম সমগোত্রীয়দের পাশে রাখুন এবং পাশাপাশি পড়ুন — গ্রন্থাগার বইগুলি টেবিলে সাজিয়ে দেয়; নির্বাচন আপনার।
- Accuracy (সঠিকতা)মডেল মূল্যায়ন↔ তুলনা করুন
- F1-স্কোরমডেল মূল্যায়ন↔ তুলনা করুন
- ম্যাক্রো-গড় F1মডেল মূল্যায়ন↔ তুলনা করুন
- ওয়েটেড এফ১মডেল মূল্যায়ন↔ তুলনা করুন
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →