f1 score计算_F1值(Formula)
F1分?jǐn)?shù)(F1 Score),是統(tǒng)計學(xué)中用來衡量二分類模型精確度的一種指標(biāo)。它同時兼顧了分類模型的精確率和召回率。F1分?jǐn)?shù)可以看作是模型精確率和召回率的一種加權(quán)平均,它的最大值是1,最小值是0。
1. TP、TN、FP、FN解釋說明
| 真實情況 | 預(yù)測結(jié)果 | |
| 正例 | 反例 | |
| 正例 | TP(真正例) | FN(假反例) |
| 反例 | FP(假正例) | TN(真反例) |
- 行表示預(yù)測的label值,列表示真實label值
- TP:True Positive, 被判定為正樣本,事實上也是正樣本。
- FP:False Positive,被判定為正樣本,但事實上是負(fù)樣本。
- TN:True Negative, 被判定為負(fù)樣本,事實上也是負(fù)樣本。
- FN:False Negative,被判定為負(fù)樣本,但事實上是正樣本。
2. precision 和 recall 的計算
- Accuracy:表示預(yù)測結(jié)果的精確度,預(yù)測正確的樣本數(shù)除以總樣本數(shù)。
- precision: 準(zhǔn)確率,又稱為查準(zhǔn)率,表示預(yù)測結(jié)果中,預(yù)測為正樣本的樣本中,正確預(yù)測為正樣本的概率;
- recall: 召回率,又稱為查全率,表示在原始樣本的正樣本中,最后被正確預(yù)測為正樣本的概率;
3. 分類模型的評估方法-F分?jǐn)?shù)(F-Score)
精確率(Precision)和召回率(Recall)評估指標(biāo),理想情況下做到兩個指標(biāo)都高當(dāng)然最好,但一般情況下,Precision高,Recall就低,Recall高,Precision就低。
4. P-R曲線、平均精度(Average-Precision,AP)
P-R圖直觀地顯示出學(xué)習(xí)器在樣本總體上的查全率、查準(zhǔn)率.總體趨勢,精度越高,召回越低,進(jìn)行比較
- 若一個學(xué)習(xí)器的P-R曲線被另一個學(xué)習(xí)器的曲線完全“包住”,則可斷言后者的性能優(yōu)于前者,如圖中學(xué)習(xí)器A的性能優(yōu)于學(xué)習(xí)器C;
- 如果兩個學(xué)習(xí)器的P-R曲線發(fā)生了交叉,如圖中的A與B,則難以一般性地斷言兩者孰優(yōu)孰劣? 只能在具體的查準(zhǔn)率或查全率條件下進(jìn)行比較.
“平衡點”(Break Event Point,簡稱BEP )就是這樣一個度量,它是“查準(zhǔn)率=查全率”時的取值, 如圖中學(xué)習(xí)器C的BEP 是0.64, 而基于BEP的比較,可認(rèn)為學(xué)習(xí)器A 優(yōu)于B.
但BEP 還是過于簡化了些,更常用的是Fl 度量
5. 分類模型的評估方法-F分?jǐn)?shù)(F-Score)
精確率(Precision)和召回率(Recall)評估指標(biāo),理想情況下做到兩個指標(biāo)都高當(dāng)然最好,但一般情況下,Precision高,Recall就低,Recall高,Precision就低。
所以在實際中常常需要根據(jù)具體情況做出取舍,例如一般的搜索情況,在保證召回率的條件下,盡量提升精確率。而像癌癥檢測、地震檢測、金融欺詐等,則在保證精確率的條件下,盡量提升召回率。引出了一個新的指標(biāo)F-score,綜合考慮Precision和Recall的調(diào)和值.
- 當(dāng)
β=1時,稱為F1-score或者F1-Measure,這時,精確率和召回率都很重要,權(quán)重相同。 - 當(dāng)有些情況下,我們認(rèn)為精確率更重要些,那就調(diào)整
β的值小于1, - 如果我們認(rèn)為召回率更重要些,那就調(diào)整
β的值大于1。
F1指標(biāo)(F1-score):F1-score表示的是precision和recall的調(diào)和平均評估指標(biāo)。
舉個例子:癌癥檢查數(shù)據(jù)樣本有10000個,其中10個數(shù)據(jù)祥本是有癌癥,其它是無癌癥。假設(shè)分類模型在無癌癥數(shù)據(jù)9990中預(yù)測正確了9980個,在10個癌癥數(shù)據(jù)中預(yù)測正確了9個,此時真陽=9,真陰=9980,假陽=10,假陰=1。
Accuracy= 99.89%
Precision = 47.3%
Recall = 90%
F1-Scoce = 62%
F2-Score = 76.2%
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總結(jié)
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