MCDMClassification Metric
Макроусереднене F1
Макроусереднене F1 обчислює F1-показник незалежно для кожного класу, а потім бере незважене арифметичне середнє. Воно розглядає всі класи однаково, незалежно від їх частоти в наборі даних, що робить його корисним для незбалансованих багатокласових задач.
Читати метод повністю
Лише для учасників
УвійтиУвійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Карта методів
Околиця споріднених методів — виберіть вузол, щоб дослідити.
Джерела
- 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 ↗
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 3). Macro-averaged F1-Score. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/model-evaluation/macro-averaged-f1
Який метод?
Поставте цей метод поруч із його найближчими спорідненими й читайте їх пліч-о-пліч — бібліотека викладає книги на стіл; вибір за вами.
- F1-ScoreОцінювання моделей↔ порівняти
- Мікроусереднений F1Оцінювання моделей↔ порівняти
- Зважена F1Оцінювання моделей↔ порівняти
Згадується в
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →