MCDMClassification Metric
Mikro vidējais F1 rādītājs
Mikro vidējais F1 rādītājs aprēķina F1 rādītāju, apvienojot patiesos pozitīvos, viltus pozitīvos un viltus negatīvos visās klasēs, pēc tam aprēķinot vienu metrikas vērtību. Tas ir līdzvērtīgs precizitātei daudzklašu klasifikācijā un ir noderīgs, ja klašu sadalījums atspoguļo to dabisko nozīmīgumu.
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). Micro-averaged F1-Score. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/model-evaluation/micro-averaged-f1
Kura metode?
Novietojiet šo metodi blakus tās tuvākajām radniecīgajām metodēm un lasiet tās līdzās — bibliotēka noliek grāmatas uz galda; izvēle ir jūsu.
- PrecizitāteModeļu novērtēšana↔ salīdzināt
- F1-novērtējumsModeļu novērtēšana↔ salīdzināt
- Makro vidējais F1Modeļu novērtēšana↔ salīdzināt
- F1 svērtais novērtējumsModeļu novērtēšana↔ salīdzināt
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →