Каково значение F-меры для алгоритма А2 (исключая метрику с лингвистикой Сириуса)?

Zhuravl

60

F-мера является метрикой, используемой для оценки качества алгоритма в задаче классификации или информационного поиска. Она является средневзвешенным гармоническим средним точности и полноты.

Пусть у нас есть алгоритм А2, и нам нужно вычислить его значение F-меры исключая метрику с лингвистикой Сириуса. Для этого нам нужно знать значения точности и полноты этого алгоритма.

Точность (precision) описывает долю правильно классифицированных объектов среди всех объектов, которые алгоритм отнес к данному классу. Она вычисляется по формуле:

\[precision = \frac{TP}{TP + FP}\]

где TP (True Positive) - количество правильно классифицированных объектов данного класса, а FP (False Positive) - количество неправильно классифицированных объектов данного класса.

Полнота (recall) описывает долю правильно классифицированных объектов данного класса среди всех объектов, которые действительно принадлежат к данному классу. Она вычисляется по формуле:

\[recall = \frac{TP}{TP + FN}\]

где TP (True Positive) - количество правильно классифицированных объектов данного класса, а FN (False Negative) - количество объектов данного класса, которые были неправильно классифицированы как другой класс.

F-мера (F-measure) вычисляется как средневзвешенное гармоническое среднее точности и полноты, и используется для обобщенной оценки качества алгоритма. Она вычисляется по формуле:

\[F\_measure = 2 \cdot \frac{precision \cdot recall}{precision + recall}\]

Теперь, чтобы вычислить значение F-меры для алгоритма А2, вам нужно знать точность и полноту этого алгоритма. Если вы предоставите эти значения, я смогу помочь вам вычислить F-меру.