《表2 Ma F1和Mi F1测试结果》
由于本文的模型是一个多分类模型,一些传统的模型评估基准(如F1score和准确率)不再适用,因为它们不够全面。本文采用Macro-F1score(Ma F1)和Micro-F1score(Mi F1)来评估本文的模型[19]。Ma F1对所有分类的权重相等。而Mi F1对每个实例有相同的权重,因此数量较多的类别对该分数的影响更大。采用十折交叉验证法测试数据。表2给出了三种算法在不同测试集中的测试结果。
图表编号 | XD00204317200 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2021.02.01 |
作者 | 叶进、谢紫琪、肖庆宇、宋玲、李晓欢 |
绘制单位 | 广西多媒体通信与网络技术重点实验室(广西大学计算机与电子信息学院)、广西多媒体通信与网络技术重点实验室(广西大学计算机与电子信息学院)、广西多媒体通信与网络技术重点实验室(广西大学计算机与电子信息学院)、广西多媒体通信与网络技术重点实验室(广西大学计算机与电子信息学院)、桂林电子科技大学信息与通信学院、综合交通大数据应用技术国家工程实验室(广西) |
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