Запись доказательств метода

V-measure

V-measure, introduced by Rosenberg and Hirschberg in 2007, is an external clustering evaluation metric based on the harmonic mean of homogeneity and completeness. It measures whether clusters contain only points from a single true class (homogeneity) and whether all points from a true class are assigned to the same cluster (completeness). Values range from 0 to 1.

Sources recorded, not reviewed

Исходная запись

Цитирование скопировано дословно из исходной записи метода. На его основании не делается никаких выводов о проверке на уровне утверждения.

V-measure (Homogeneity and Completeness Harmonic Mean)

Таксономическая запись метода · mcdm / model-evaluation

Rosenberg, A., & Hirschberg, J. (2007). V-measure: A conditional entropy-based external cluster evaluation measure. In Proceedings of the 2007 Joint Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and Computational Natural Language Learning (pp. 410-420). · URL

Открыть полный метод

Курируемые утверждения

Утверждения сохранены в реестре доказательств, каждое со своей оценкой.

Курируемых утверждений еще нет

Этот вид не создает оценку утверждения, если в реестре ее нет.

Связанные методы

Сгенерировано из графа методов и показано как предложенные машиной связи — никаких выводов об утверждениях доказательств не делается.

Taxonomic bucketAdjusted Rand Indexmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyDavies-Bouldin Indexmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketFowlkes-Mallows Indexmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketNormalized Mutual Informationmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familySilhouette Scoremachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.