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F1 score e Text categorization

Scorciatoie: Differenze, Analogie, Jaccard somiglianza Coefficiente, Riferimenti.

Differenza tra F1 score e Text categorization

F1 score vs. Text categorization

Nell'analisi statistica della classificazione binaria, lF1 score (nota anche come F-score o F-measure, letteralmente "misura F") è una misura dell'accuratezza di un test. La Text Categorization o text classification (abbreviata come TC) è, in ambito di intelligenza artificiale, un'attività che si occupa di classificare testi digitali espressi in una lingua naturale assegnando in maniera automatica collezioni di documenti ad una o più classi appartenenti ad un insieme detto "set di classi" predefinito.

Analogie tra F1 score e Text categorization

F1 score e Text categorization hanno 1 cosa in comune (in Unionpedia): Apprendimento automatico.

Apprendimento automatico

L’apprendimento automatico, nota anche come machine learning, rappresenta un insieme di metodi sviluppati a partire dagli ultimi decenni del 1900 in varie comunità scientifiche con diversi nomi come: statistica computazionale, riconoscimento di pattern, reti neurali artificiali, filtraggio adattivo, teoria dei sistemi dinamici, elaborazione delle immagini, data mining, algoritmi adattivi, ecc; che utilizza metodi statistici per migliorare progressivamente la performance di un algoritmo nell'identificare pattern nei dati.

Apprendimento automatico e F1 score · Apprendimento automatico e Text categorization · Mostra di più »

La lista di cui sopra risponde alle seguenti domande

Confronto tra F1 score e Text categorization

F1 score ha 16 relazioni, mentre Text categorization ha 9. Come hanno in comune 1, l'indice di Jaccard è 4.00% = 1 / (16 + 9).

Riferimenti

Questo articolo mostra la relazione tra F1 score e Text categorization. Per accedere a ogni articolo dal quale è stato estratto informazioni, visitare:

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