已验证65% 置信事实时间未知

Macro-F1对每个类别分别计算F1后取算术平均，Micro-F1先汇总所有类别的TP/FP/FN再统一计算F1

3

来源数

65%

置信度

长期有效

时效性

2026/6/1

首次发现

来源

混淆矩阵详解：Precision、Recall与F1分数计算公式及实战应用

bilibili拓跋龙的私人领地

涉及实体

Macro-F1concept Micro-F1concept

相关事实

待验证Fiorillo v0.5 的宏观 F1（macro-F1）为 0.9248，对比基线的 0.866863% 相似待验证在ONNX中使用INT8权重配合INT4嵌入层的量化组合，相比精度更保守的量化版本，F1分数差异仅约0.00558% 相似待验证GTX 10系（sm_61，GP104芯片）刻意阉割FP16性能，需拆分为两个FP32操作，FP16算力仅约为FP32的一半53% 相似待验证F100继承了F5的Multi-CAM1300对焦系统和3D矩阵测光，机身重量约785克，价格约为F5的一半53% 相似待验证新系统的F1分数从0.606提升至0.70253% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/20852

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/20852

MCP

get_claim(id=20852)