因此,为了评估多标签分类算法(每个实例与多个标签相关联),我同时查看了准确性和F1-Measure。具有:
Accuracy = #Intersection(suggestions,correct_labels) / #Union(suggestions,correct_labels) F1 Measure = 2 * (P * R) / (P + R)
哪种方法更好,为什么?在什么情况下我应该优先选择另一个?