Differenze tra le versioni di "F1 score"

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L'F-score è solitamente usata nel campo del [[recupero dell'informazione]] per misurare l'accuratezza delle [[Motore di ricerca|ricerche]] o della [[Text categorization|classificazione dei documenti]]. Inizialmente l'F<sub>1</sub> score era l'unica misura ad essere considerata, ma con la proliferazione in larga scala di motori di ricerca gli obiettivi di prestazione iniziarono a variare, divenendo necessario porre maggiore enfasi su precisione o recupero.<ref>{{Cita conferenza|lingua=en|autore1=X. Li|autore2=Y.-Y. Wang|autore3=A. Acero|url=https://pdfs.semanticscholar.org/6718/f8e95461456023196fe6409073151ab0513d.pdf|titolo=Learning query intent from regularized click graphs|collana=Proceedings of the 31st SIGIR Conference|data=luglio 2008}}</ref>
 
L'F-score è usata anche nel campo dell'[[apprendimento automatico]]<ref>{{en}} See, e.g., the evaluation of the [http://www.cnts.ua.ac.be/conll2002/ner/ CoNLL 2002 shared task] {{webarchive|url=https://web.archive.org/web/20110717005009/http://www.cnts.ua.ac.be/conll2002/ner/ |data=17 luglio 2011 }}</ref> ed è vastamente impiegata nella letteratura sull'[[elaborazione del linguaggio naturale]].
 
Da notare, comunque, che non viene mai preso in considerazione il numero di veri negativi. In tal senso, misure come il [[coefficiente di correlazione di Matthews]] o il [[Kappa di Cohen]] possono generare risultati più adeguati alle proprie esigenze.<ref name="Powers2011">{{Cita pubblicazione|lingua=en|nome=David M W |cognome=Powers |data=2011 |titolo=Evaluation: From Precision, Recall and F-Measure to ROC, Informedness, Markedness & Correlation |rivista=Journal of Machine Learning Technologies |volume=2 |numero=1 |pp=37–63 |url=http://www.bioinfopublication.org/files/articles/2_1_1_JMLT.pdf}}</ref>
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