উত্তর:
গাণিতিকভাবে, b_acc হ'ল recall_P এবং recall_N এর পাটিগণিত গড় এবং এফ 1 recall_P এবং নির্ভুলতা এর সুরেলা মানে har
এফ 1 এবং বি_এসিসি উভয়ই শ্রেণিবদ্ধ মূল্যায়নের মেট্রিক, যা (কিছুটা হলেও) শ্রেণি ভারসাম্যহীনতা পরিচালনা করে। দুটি শ্রেণীর (এন বা পি) যে কোনওটি অপরকে ছাড়িয়ে যায় তার উপর নির্ভর করে প্রতিটি মেট্রিক অন্যর চেয়ে বেশি ফলাফল করে।
1) যদি এন >> পি, এফ 1 ভাল হয়।
2) পি >> এন, বি_এইচসি ভাল হলে।
স্পষ্টতই, আপনি যদি লেবেল-স্যুইচ করতে পারেন তবে উভয় মেট্রিকগুলি উপরের দুটি ভারসাম্যহীন মামলার যে কোনওটিতে ব্যবহার করা যেতে পারে। যদি তা না হয় তবে প্রশিক্ষণের ডেটাতে ভারসাম্যহীনতার উপর নির্ভর করে আপনি উপযুক্ত মেট্রিক নির্বাচন করতে পারেন।