3.1.2 G-mean1, G-mean2, F-measureSo

3.1.2 G-mean1, G-mean2, F-measure
Some researchers use G-mean1, G-mean2, and F-measure metrics for the
evaluation of prediction systems, which are built on imbalanced datasets.
Formulas 6, 7, and 8 show how to calculate these measures, respectively. Formula
4 is used for precision parameter and True Negative Rate (TNR) is calculated by
using Formula 5. The formula for recall is given in Formula 1.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

3.1.2 mean1 G, G-mean2, F-วัดนักวิจัยบางคนใช้ G mean1, G mean2 และ F-วัดวัดสำหรับการการประเมินผลของระบบคาดเดา ซึ่งสร้างขึ้นในชุดข้อมูลที่รับสูตรที่ 6, 7 และ 8 แสดงวิธีการคำนวณมาตรการเหล่านี้ ตามลำดับ สูตร4 จะใช้สำหรับพารามิเตอร์ความแม่นยำ และอัตราติดลบจริง (TNR) คำนวณโดยใช้สูตร 5 สูตรสำหรับการเรียกคืนได้ถูกกำหนดในสูตร 1

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

3.1.2 G-mean1 G-mean2 F-วัด
นักวิจัยบางคนใช้ G-mean1 G-mean2 และตัวชี้วัด F-วัดสำหรับ
การประเมินผลระบบการทำนายซึ่งถูกสร้างขึ้นในชุดข้อมูลที่ไม่สมดุล.
สูตร 6, 7, และ 8 แสดงวิธีการคำนวณมาตรการเหล่านี้ตามลำดับ สูตร
ที่ 4 ใช้สำหรับพารามิเตอร์ที่มีความแม่นยำและทรูอัตราเชิงลบ (TNR) คำนวณโดย
ใช้สูตร 5 สูตรสำหรับการเรียกคืนจะได้รับในสูตร 1

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ดาวน์โหลด g-mean1 g-mean2 ค่า F , ,นักวิจัยบางคนใช้ g-mean1 g-mean2 ค่า F , และตัวชี้วัดสำหรับการประเมินระบบการพยากรณ์ ซึ่งสร้างขึ้นในจินตนาการจากชุดข้อมูลสูตรที่ 6 , 7 และ 8 แสดงวิธีการคำนวณมาตรการเหล่านี้ตามลำดับ สูตร4 ใช้ความแม่นยำและอัตราค่าพารามิเตอร์จริง ( tnr ) จะถูกคำนวณโดยการใช้สูตร 5 สูตรสำหรับการเรียกคืนจะได้รับในสูตร 1