F1-skor min-purata
F1-skor min-purata mengira skor F1 dengan menggabungkan positif benar, positif palsu, dan negatif palsu merentasi semua kelas, kemudian mengira satu metrik tunggal. Ia setara dengan ketepatan dalam klasifikasi berbilang kelas dan berguna apabila taburan kelas mencerminkan kepentingan semula jadi mereka.
Baca kaedah sepenuhnya
Log masuk dengan akaun percuma untuk membaca bahagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- 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 ↗
Cara memetik halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Micro-averaged F1-Score. ScholarGate. https://scholargate.app/ms/model-evaluation/micro-averaged-f1
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- KetepatanPenilaian Model↔ compare
- Skor F1Penilaian Model↔ compare
- F1 makro-purataPenilaian Model↔ compare
- F1 PemberatPenilaian Model↔ compare
Dirujuk oleh
Terjumpa masalah pada halaman ini? Laporkan atau cadangkan pembetulan →