MCDMMulti-label Metric
Džakarda indekss
Džakarda indekss mēra līdzību starp prognozētajiem un patiesajiem etiķešu kopumiem, aprēķinot krustpunktu attiecību pret apvienojumu. Tas tiek plaši izmantots daudzetikēšu klasifikācijā un uz kopumiem balstītos līdzības uzdevumos, kur svarīga ir daļēja pārklāšanās.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Tikai dalībniekiem
PieteiktiesPiesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Metožu karte
Saistīto metožu apkaime — atlasiet mezglu, lai izpētītu.
Avoti
- Jaccard, P. (1901). Etude comparative de la distribution florale dans une portion des Alpes et des Jura. Bulletin de la Société Vaudoise des Sciences Naturelles, 37, 547-579. link ↗
- 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 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Jaccard Similarity Coefficient. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/model-evaluation/jaccard-index
Kura metode?
Novietojiet šo metodi blakus tās tuvākajām radniecīgajām metodēm un lasiet tās līdzās — bibliotēka noliek grāmatas uz galda; izvēle ir jūsu.
- F1-novērtējumsModeļu novērtēšana↔ salīdzināt
- Hamminga zudumsModeļu novērtēšana↔ salīdzināt
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →