ee.ConfusionMatrix.fscore
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यह कन्फ़्यूज़न मैट्रिक्स के लिए Fβ-स्कोर का हिसाब लगाता है.
इस्तेमाल | रिटर्न |
---|
ConfusionMatrix.fscore(beta) | Array |
आर्ग्यूमेंट | टाइप | विवरण |
---|
यह: confusionMatrix | ConfusionMatrix | |
beta | फ़्लोट, डिफ़ॉल्ट: 1 | यह एक ऐसा फ़ैक्टर है जिससे पता चलता है कि सटीक नतीजे देने के मुकाबले, सभी काम के नतीजे दिखाना कितना ज़्यादा ज़रूरी है. स्टैंडर्ड F-स्कोर, β को एक पर सेट करने के बराबर होता है. |
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आखिरी बार 2025-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2025-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया."],[[["\u003cp\u003eCalculates the Fβ-score, a measure combining precision and recall, from a confusion matrix.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eAllows customization of the score through a \u003ccode\u003ebeta\u003c/code\u003e parameter, weighing the importance of recall relative to precision.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eProvides flexibility by accepting the confusion matrix as input and returning the Fβ-score as an array.\u003c/p\u003e\n"]]],["The `fscore` function calculates the Fβ-score for a given confusion matrix. It accepts a `beta` argument, a float value defaulting to 1, which determines the relative importance of recall versus precision. A higher `beta` emphasizes recall. The function operates on a `ConfusionMatrix` object and returns an array containing the computed Fβ-score. The standard F-score is calculated when β is set to one.\n"],null,["# ee.ConfusionMatrix.fscore\n\nComputes the Fβ-score for the confusion matrix.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| Usage | Returns |\n|------------------------------------|---------|\n| ConfusionMatrix.fscore`(`*beta*`)` | Array |\n\n| Argument | Type | Details |\n|-------------------------|-------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| this: `confusionMatrix` | ConfusionMatrix | |\n| `beta` | Float, default: 1 | A factor indicating how much more important recall is than precision. The standard F-score is equivalent to setting β to one. |"]]