MCDMClassification Metric
F1 ponderat
L'F1 ponderat calcula la puntuació F1 per a cada classe i després fa una mitjana ponderada, on els pesos són proporcionals al nombre d'instàncies de cada classe (suport). Proporciona un punt intermedi entre la mitjana macro i la micro.
Llegeix el mètode complet
Només per a membres
Inicia la sessióInicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fonts
- 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 ↗
Com citar aquesta pàgina
ScholarGate. (2026, June 3). Weighted F1-Score. ScholarGate. https://scholargate.app/ca/model-evaluation/weighted-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.
- Puntuació F1Avaluació de models↔ compare
- F1-score mitjà macroAvaluació de models↔ compare
- F1 micro-mitjanaAvaluació de models↔ compare
Citat per
Has vist cap problema en aquesta pàgina? Informa'n o suggereix una correcció →