MCDMClassification Metric
Mikrokeskmine F1
Mikrokeskmine F1 arvutab F1-skoori, koondades tõelised positiivsed, valed positiivsed ja valed negatiivsed kõikide klasside lõikes ning seejärel arvutades ühe mõõdiku. See on mitmeklassilise klassifitseerimise korral samaväärne täpsusega ja on kasulik, kui klassijaotused peegeldavad nende loomulikku tähtsust.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Ainult liikmetele
Logi sisseSelle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
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). Micro-averaged F1-Score. ScholarGate. https://scholargate.app/et/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.
- TäpsusMudelite hindamine↔ compare
- F1-hinneMudelite hindamine↔ compare
- Makrokeskmine F1Mudelite hindamine↔ compare
- Kaalutud F1Mudelite hindamine↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →