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[17] However, the F-measures do not take true negatives into account, hence measures such as the Matthews correlation coefficient, Informedness or Cohen's kappa may be preferred to assess the performance of a binary classifier. [18] The F-score has been widely used in the natural language processing literature, [19] such as in the evaluation of named entity recognition and word segmentation. David Hand and others criticize the widespread use of the F 1 score since it gives equal importance to precision and recall. In practice, different types of mis-classifications incur different costs. In other words, the relative importance of precision and recall is an aspect of the problem. [21] According to Davide Chicco and Giuseppe Jurman, the F 1 score is less truthful and informative than the Matthews correlation coefficient (MCC) in binary evaluation classification. [22] David Powers has pointed out that F 1 ignores the True Negatives and thus is misleading for unbalanced classes, while kappa and correlation measures are symmetric and assess both directions of predictability - the classifier predicting the true class and the true class predicting the classifier prediction, proposing separate multiclass measures Informedness and Markedness for the two directions, noting that their geometric mean is correlation. [23] Another source of critique of F 1 is its lack of symmetry. Há muitos outros bege coral bons conteúdos sobre apostas no site. [24] The F-score is also used for evaluating classification problems with more than two classes (Multiclass classification). In this setup, the final score is obtained by micro-averaging (biased by class frequency) or macro-averaging (taking all classes as equally important). Como jogar no cassino no pokemon emerald.De Bruyne recebe na esquerda e faz o cruzamento.
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