As described above, evaluation of a

As described above, evaluation of a multi-label classification algorithm is difficult mostly because mutli-label prediction has an additional notion of being partially correct.
One trivial way around would be just to ignore partially correct (consider them as incorrect) and
extend the accuracy used in single label case for multi-label prediction.
This is called Exact Match Ratio.

Kết quả (Việt) 1:

Như mô tả ở trên, đánh giá của một thuật toán phân loại nhiều nhãn là khó khăn chủ yếu là bởi vì dự đoán mutli-nhãn có một khái niệm bổ sung là một phần chính xác.Một cách nhỏ khoảng sẽ là chỉ để bỏ qua một phần đúng (xem xét chúng như là không chính xác) vàmở rộng độ chính xác được sử dụng trong trường hợp nhãn duy nhất đối với dự báo nhiều nhãn. Điều này được gọi là tỷ lệ phù hợp chính xác.

Kết quả (Việt) 2:

Như đã mô tả ở trên, đánh giá của một thuật toán phân loại đa nhãn là khó khăn chủ yếu là vì dự đoán mutli-label có một khái niệm bổ sung là một phần đúng.
Một cách tầm thường xung quanh sẽ chỉ bỏ qua một phần đúng (xem chúng là không chính xác) và
mở rộng độ chính xác được sử dụng trong trường hợp nhãn hiệu duy nhất để dự đoán đa nhãn.
Điều này được gọi là Tỷ lệ trận đấu chính xác.