MCDMClassification Metric
F1 Pemberat
F1 Pemberat mengira skor F1 bagi setiap kelas dan kemudian mengambil purata pemberat, di mana pemberat adalah berkadar dengan bilangan sampel dalam setiap kelas (sokongan). Ia menyediakan jalan tengah antara purata makro dan mikro.
Baca kaedah sepenuhnya
Ahli sahaja
Log masukLog 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). Weighted F1-Score. ScholarGate. https://scholargate.app/ms/model-evaluation/weighted-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.
- Skor F1Penilaian Model↔ compare
- F1 makro-purataPenilaian Model↔ compare
- F1-skor min-purataPenilaian Model↔ compare
Dirujuk oleh
Terjumpa masalah pada halaman ini? Laporkan atau cadangkan pembetulan →