MCDMClassification Metric
Težinski F1
Težinski F1 računa F1-rezultat za svaku klasu, a zatim uzima ponderirani prosjek, gdje su ponderi proporcionalni broju uzoraka u svakoj klasi (podrška). Pruža sredinu između makro i mikro-prosjekovanja.
Pročitajte cijelu metodu
Samo za članove
Prijavite sePrijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.
Karta metoda
Okruženje srodnih metoda — odaberite čvor za istraživanje.
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Weighted F1-Score. ScholarGate. https://scholargate.app/hr/model-evaluation/weighted-f1
Koja metoda?
Postavite ovu metodu uz njoj najsrodnije i pročitajte ih jednu uz drugu — knjižnica vam knjige stavlja na stol; izbor je na vama.
- F1-mjeraEvaluacija modela↔ usporedi
- Makro-prosječni F1Evaluacija modela↔ usporedi
- Mikro-prosječni F1Evaluacija modela↔ usporedi
Citirana u
Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →