MCDMClassification Metric
F1 mediu-macro
F1 mediu-macro calculează scorul F1 independent pentru fiecare clasă, apoi ia media aritmetică neponderată. Tratează toate clasele în mod egal, indiferent de frecvența lor în setul de date, făcându-l util pentru probleme multi-clasă dezechilibrate.
Citește metoda completă
Doar pentru membri
AutentificareAutentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Harta metodelor
Vecinătatea metodelor înrudite — selectați un nod pentru a explora.
Surse
- 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 ↗
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 3). Macro-averaged F1-Score. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/model-evaluation/macro-averaged-f1
Ce metodă?
Așezați această metodă lângă cele mai apropiate rude și citiți-le alăturat — biblioteca pune cărțile pe masă; alegerea vă aparține.
- Scorul F1Evaluarea modelelor↔ compară
- F1 mediată la nivel microEvaluarea modelelor↔ compară
- F1 ponderatEvaluarea modelelor↔ compară
Citat de
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →