5. How to select a classifier

5.1.1. Generalization quality measures

Hamming loss measures how well the classifier predicts each of the labels, averaged over samples, then over labels

「Hamming lossは、サンプルそれからラベルに渡って平均して、分類器がどれだけうまくラベルそれぞれを予測したかを計測する」

accuracy score measures how well the classifier predicts label combinations, averaged over samples

「accuracy scoreは、サンプルに渡って平均して、分類器がどれだけうまくラベルの組み合わせを予測したかを計測する」

jaccard similarity measures the proportion of predicted labels for a sample to its correct assignment, averaged over samples

「jaccard similarityは、サンプルに渡って平均して、正しい割当に対してサンプルに予測されたラベルの割合を計測する」

precision

recall

F1 score