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공통점 : 둘 다 precision과 recall을 이용해 f-score를 구하는 식은 같다. 2*Precision*Recall/(Precision+Recall)
Pairwise F-score
- 모든 pair의 edge(같은 label이면 edge가 이어짐)에 대해 맞는 지 확인을 한다.
- 따라서 경우의 수는 n C 2 = n(n-1)/2 이다.
- 이 경우는 크기가 큰 cluster의 score에 주는 영향력이 크다.
Bcubed F-score
- cluster 마다 점수를 줘서 평균을 취해주는 방식이다.
- 이 경우는 cluster의 크기가 커도 F-score에 주는 영향력은 동일하다.
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