MCDMClassification Metric
Makro vidējais F1
Makro vidējais F1 aprēķina F1 rādītāju neatkarīgi katrai klasei un pēc tam ņem ne svērto aritmētisko vidējo. Tas visas klases aplūko vienādi, neatkarīgi no to biežuma datu kopā, padarot to noderīgu problēmām ar ne līdzsvarotām daudzklasu klasifikācijām.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Tikai dalībniekiem
PieteiktiesPiesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Metožu karte
Saistīto metožu apkaime — atlasiet mezglu, lai izpētītu.
Avoti
- 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 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Macro-averaged F1-Score. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/model-evaluation/macro-averaged-f1
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
- Mikro vidējais F1 rādītājsModeļu novērtēšana↔ salīdzināt
- F1 svērtais novērtējumsModeļu novērtēšana↔ salīdzināt
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →