ScholarGate
Asystent
MCDMClassification Metric

Makro-uśrednione F1

Makro-uśrednione F1 oblicza wynik F1 niezależnie dla każdej klasy, a następnie przyjmuje nieważoną średnią arytmetyczną. Traktuje wszystkie klasy jednakowo, niezależnie od ich częstości w zbiorze danych, co czyni je użytecznym w przypadku niezbalansowanych problemów wieloklasowych.

Otwórz w MethodMindWkrótceWideoWkrótceDownload slides

Przeczytaj pełny opis metody

Tylko dla członków

Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.

Zaloguj się

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Źródła

  1. 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
  2. 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

Jak cytować tę stronę

ScholarGate. (2026, June 3). Macro-averaged F1-Score. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/model-evaluation/macro-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.

Compare side by side

Cytowana przez

ScholarGateMacro-averaged F1 (Macro-averaged F1-Score). Pobrano 2026-06-15 z https://scholargate.app/pl/model-evaluation/macro-averaged-f1 · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026