I sh для оценки производительности некоторых мультиклассовых алгоритмов классификации. Для этой цели я нашел следующую статью: https://www.datascienceblog.net/post/machine-learning/performance-measures-multi-class-problems/.
Автор представляет альтернативные способы классификации c стандартной точности; как оценка F1_micro и оценка F1_macro. Я, однако, не понимаю разницу между F1_micro и стандартной точностью.
Кто-нибудь имеет представление о разнице между этими двумя понятиями?
Best