MCDMClassification Metric
F1 בממוצע-מיקרו
F1 בממוצע-מיקרו מחשב את מדד ה-F1 על ידי צבירת מקרים חיוביים אמיתיים (TP), מקרים חיוביים שגויים (FP) ומקרים שליליים שגויים (FN) בכל המחלקות, ואז חישוב מדד יחיד. הוא שקול לדיוק (accuracy) בסיווג רב-מחלקתי (multi-class classification) ושימושי כאשר התפלגויות המחלקות משקפות את חשיבותן הטבעית.
קראו את השיטה במלואה
לחברים בלבד
התחברותהתחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
מקורות
- 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 ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 3). Micro-averaged F1-Score. ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.
- דיוקהערכת מודלים↔ compare
- מדד F1הערכת מודלים↔ compare
- F1 ממוצע-מאקרוהערכת מודלים↔ compare
- F1 משוקללהערכת מודלים↔ compare