MCDMClassification Metric
F1 ważona
F1 ważona oblicza F1-score dla każdej klasy, a następnie uśrednia ważoną wartość, gdzie wagi są proporcjonalne do liczby próbek w każdej klasie (support). Stanowi ona kompromis między uśrednianiem makro i mikro.
Przeczytaj pełny opis metody
Tylko dla członków
Zaloguj sięZaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Źródła
- 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 ↗
Jak cytować tę stronę
ScholarGate. (2026, June 3). Weighted F1-Score. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/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.
- Wynik F1Ocena modeli↔ compare
- Makro-uśrednione F1Ocena modeli↔ compare
- Mikro-uśrednione F1Ocena modeli↔ compare
Cytowana przez
Widzisz błąd na tej stronie? Zgłoś go lub zaproponuj poprawkę →