MCDMMulti-label Metric
해밍 손실(Hamming Loss)
해밍 손실은 다중 레이블 분류에서 잘못 예측된 레이블의 비율을 측정합니다. 이는 레이블 오류 수를 총 레이블 수로 나누어 다중 레이블 문제에 대한 간단한 지표를 제공합니다.
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출처
- Schapire, R. E., & Singer, Y. (2000). BoosTexter: A boosting-based system for text categorization. Machine Learning, 39(2-3), 135-168. DOI: 10.1023/A:1007649029923 ↗
- Tsoumakas, G., & Katakis, I. (2007). Multi-label classification: An overview. International Journal of Data Warehousing and Mining, 3(3), 1-13. DOI: 10.4018/jdwm.2007070101 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Hamming Loss (Multi-label Classification). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/model-evaluation/hamming-loss
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