MCDMClassification Metric
F1 svērtais novērtējums
F1 svērtais novērtējums aprēķina F1-rezultātu katrai klasei un pēc tam veic svērto vidējo, kur svari ir proporcionāli katras klases paraugu skaitam (atbalstam). Tas nodrošina vidusceļu starp makro un mikro vidējo novērtējumu.
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). Weighted F1-Score. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/model-evaluation/weighted-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
- Makro vidējais F1Modeļu novērtēšana↔ salīdzināt
- Mikro vidējais F1 rādītājsModeļu novērtēšana↔ salīdzināt
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →