Mikro-medelvärdesbildad F1
Mikro-medelvärdesbildad F1 beräknar F1-poängen genom att aggregera sanna positiva, falska positiva och falska negativa över alla klasser, och sedan beräkna en enda metrik. Den är ekvivalent med noggrannhet i multiklassklassificering och är användbar när klassdistributioner återspeglar deras naturliga betydelse.
Läs hela metoden
Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.
Metodkarta
Närområdet av besläktade metoder — välj en nod för att utforska.
Källor
- 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 ↗
Så citerar du den här sidan
ScholarGate. (2026, June 3). Micro-averaged F1-Score. ScholarGate. https://scholargate.app/sv/model-evaluation/micro-averaged-f1
Vilken metod?
Placera den här metoden bredvid sina närmaste släktingar och läs dem sida vid sida — biblioteket lägger fram böckerna på bordet; valet är ditt.
- NoggrannhetModellutvärdering↔ jämför
- F1-poängModellutvärdering↔ jämför
- Makro-medelvärdes F1Modellutvärdering↔ jämför
- Viktad F1Modellutvärdering↔ jämför
Refereras av
Hittade du ett fel på sidan? Rapportera eller föreslå en rättelse →