MCDMClassification Metric
F1 có trọng số
F1 có trọng số tính toán điểm F1 cho mỗi lớp và sau đó lấy trung bình có trọng số, trong đó trọng số tỷ lệ thuận với số lượng mẫu trong mỗi lớp (hỗ trợ). Nó cung cấp một sự cân bằng giữa trung bình vĩ mô (macro-averaging) và vi mô (micro-averaging).
Đọc toàn bộ phương pháp
Chỉ dành cho thành viên
Đăng nhậpĐăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.
Bản đồ phương pháp
Lân cận của các phương pháp liên quan — chọn một nút để khám phá.
Nguồn tài liệu
- 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 ↗
Cách trích dẫn trang này
ScholarGate. (2026, June 3). Weighted F1-Score. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/model-evaluation/weighted-f1
Phương pháp nào?
Đặt phương pháp này bên cạnh những phương pháp gần gũi nhất với nó và đọc chúng song song — thư viện bày sách lên bàn; lựa chọn là của bạn.
- Điểm F1Đánh giá mô hình↔ so sánh
- F1-score trung bình vĩ môĐánh giá mô hình↔ so sánh
- F1-score trung bình vi môĐánh giá mô hình↔ so sánh
Được tham chiếu bởi
Phát hiện lỗi trên trang này? Báo cáo hoặc đề xuất chỉnh sửa →