Çok Sınıflı Sınıflandırmada F1 Skorları

Çok sınıflı sınıflandırmada F1 skoru, modelin performansını değerlendirmek için kullanılan önemli bir metriktir. Macro, micro ve weighted F1 skorları, farklı yöntemlerle sınıflandırma başarısını ölçer.

Macro F1 Skoru

- Her sınıfın F1 skorunu ayrı ayrı hesaplar. - Eşit ağırlık verir; her sınıfın etkisi aynı kabul edilir. - Dengesiz veri kümelerinde az temsil edilen sınıfların performansını daha iyi yansıtır.

Micro F1 Skoru

- Toplam doğru pozitif, yanlış pozitif ve yanlış negatif değerlerini kullanarak hesaplanır. - Sınıfların tümünü bir araya toplar ve genel performansı ölçer. - Dengesiz veri setlerinde baskın sınıfların etkisini artırabilir.

Weighted F1 Skoru

- Her sınıfın F1 skorunu, o sınıfın gözlem sayısına göre ağırlıklandırarak hesaplar. - Daha fazla gözlem sayısına sahip sınıfların sonuçlarına daha fazla önem verir. - Dengesiz sınıflandırmalarda daha dengeli bir değerlendirme sunar.

Özet

- Macro F1, her sınıfın F1 skorunu eşit kabul eder. - Micro F1, tüm sınıf sonuçlarını birleştirir ve genel performansa odaklanır. - Weighted F1, sınıf ağırlıklarını hesaba katarak daha adil bir değerlendirme sunar.