具体的计算公式如下:balanced-accuracy=12(TPTP+FN+TNTN+FP) 如果这个分类器在两个类别上的表现一样好,那么这个术语就简化为传统的准确率(即正确预测数除以总预测数)。平衡准确率取值范围从 0 到 1。当设置了 adjusted=True 时,它会重新调整到范围 11 − n_classes 到1 之间,随机性能得分为 0。 加权F
2. F1评价指标的计算公式为:F1 = 2 * (precision * recall) / (precision + recall)。 3. 在二分类问题中,precision表示被正确预测为正例的样本个数占所有被预测为正例的样本个数的比例,而recall表示被正确预测为正例的样本个数占所有真正为正例的样本个数的比例。 4. F1评价指标的取值范围在[0, 1]之...
F1_3 = 2*P3*R3/(P3+R3) = 1 (4)对P1, P2, P3取平均得到P, 对R1, R2, R3取平均得到R, 对F1_1, F1_2, F1_3求平均得到F1: P = (P1+P2+P3)/3 = (1/2 + 0 + 1/3 = 1/2 R = (R1+R2+R3)/3=(1 +0 +1)/3 = 2/3 F1 = 2*P*R/(P+R) = 4/7 4. PRF值-权重(...
(OpsScorerInitParams params) { _f1 = FieldMatchWeighted.create(params, "title_index", "title"); _f1.setGroupScoreMergeOp("max"); _f1.setParamA(1); _f1.setExactMatchBonus(0.5); _f1.setNgramMatchBonus(0.3); return true; } double score(OpsScoreParams params) { return _f1.evaluate...
本文推导了两关键词加权文献检索的相关度计算公式,在此基础上提出了多关键词组合加权文献检索方法,并与文献年平均被引频次指标相结合,确定综合考虑文献相关度和文献质量的排序分数。 3) weighted term logic 检索词加权逻辑 4) index infringement 侵权检索
2. 传统的PRF值公式 P = （预测为真且正确预测的样本数）/（所有预测为真的样本数）= TP/(TP+FP)R = （预测为真且正确预测的样本数）/（实际情况中为真的样本数）= TP/(TP+FN)F = 2*P*R/(P+R)传统的PRF公式仅适⽤于⼆分类任务 3. PRF值-微平均（Micro Average）"Micro"是通过先计算总体...
以下是样本大小加权相关系数的计算公式: \(r_{w} = \frac{\sum_{i=1}^{n} w_i r_{i}}{\sum_{i=1}^{n} w_i}\) 其中: * \(r_w\) 是样本大小加权相关系数 * \(r_i\) 是第 i 对观测值之间的相关系数 * \(w_i\) 是第 i 对观测值的样本大小权重 * \(n\) 是观测值的对数 ...