MCDMClassification Metric
Makrokeskmine F1
Makrokeskmine F1 arvutab F1-skoori iga klassi jaoks eraldi ja seejärel võtab kaaludeta aritmeetilise keskmise. See käsitleb kõiki klasse võrdselt, sõltumata nende esinemissagedusest andmestikus, muutes selle kasulikuks tasakaalustamata mitmeklassiprobleemide korral.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Ainult liikmetele
Logi sisseSelle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Meetodikaart
Seotud meetodite ümbruskond — vali sõlm, et seda uurida.
Allikad
- 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 ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 3). Macro-averaged F1-Score. ScholarGate. https://scholargate.app/et/model-evaluation/macro-averaged-f1
Milline meetod?
Aseta see meetod oma lähimate sugulaste kõrvale ja loe neid kõrvuti — raamatukogu laob raamatud lauale; valik on sinu.
- F1-hinneMudelite hindamine↔ võrdle
- Mikrokeskmine F1Mudelite hindamine↔ võrdle
- Kaalutud F1Mudelite hindamine↔ võrdle
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →