F-Score被设计用来衡量公司财务状况的整体质量或强度,购买标的的决定最终是取决于F-Score的表现。 Piotroski F-score又称为皮尔托斯基分数、皮氏分数、F-score(我在台湾比较常听到的称呼是 F-score,以下都简称 F-score) 这是价值投资(value investing)、成长投资型的投资人(growth investing),会使用的选股方式之一。
F-score是精确率(Precision)和召回率(Recall)的调和平均,用于综合评价分类模型的准确性。精确率表示模型预测为正类的样本中实际为正类的比例,而召回率表示实际为正类的样本中被模型正确预测为正类的比例。 F-score综合考虑了精确率和召回率,具有较高的综合评估效果。特别是在不均衡的分类任务中,当正负样本比例差异...
The AUC value is equivalent to the probability that a randomly chosen positive example is ranked higher than a randomly chosen negative example. 这句话的意思是:首先AUC值是一个概率值,当你随机挑选一个正样本以及一个负样本,当前的分类算法根据计算得到的Score值将这个正样本排在负样本前面的概率就是AUC...
查准率/准确率 precision 一组预测为正样本的图片中,真的是正样本的图片所占的比例。 为什么有了Accuracy还要提出Precision的概念呢?因为前者在测试样本集的正负样本数不均衡的时候,比如正样本数为1,负样本数为99时,模型只要每次都将给定的样本预测成负样本,那么Accuracy = (0+99)/100 = 0.99,精度依然可以很高,...
计算F-Score的指标 Piotroski(2000)使用了如下9个指标,通过打分的方法为没加公司在三大类方向为公司基本面进行打分,对于同一家公司最高获得9分(公司质量极好),最低获得0分(公司质量极差),该分数称为F-Score。 用于计算F-Score的9个指标 注:此表参考川总《因子投资:方法与实践》,但是在 ΔLEVER 上,书中写的...
·由于Piotroski设计F-Score的主要目标在于区分市场中的低价股,是来源于市场的暂时低估还是基本面的属性较差,因此我们仿照原文的方法,在A股的高净市率股池中进行了因子检验,结果发现在低价股中,投资者对股票基本面质量的关注是十分有限的,此时低价股的价格吸引力遮盖了质量吸引力,投资者没有动力去区分低价股的质量水平...
简单地说,F-Score是一个使用9个因素对股票基本面进行评分的模型。 净经营活动产生的现金流比总资产】说业务给企业带来的实际现金流入,因为利润很可能包含应收票据或应收账款,类似于你去商店买些东西,…
1.4 F-Score值就是精确值和召回率的调和均值,也就是 公式:2/F=1/P+1/R 调整为:F=2PR/(P+R) 例子中 F1-measure 也就是约为 57.143%=2∗0.4∗1/(0.4+1). 示例: 某池塘有1400条鲤鱼,300只虾,300只鳖。现在以捕鲤鱼为目的。撒一大网,逮着了700条鲤鱼,200只虾,100只鳖。那么,这些指标分别...
分类模型的评价指标Fscore 小书匠深度学习 分类方法常用的评估模型好坏的方法. 0.预设问题 假设我现在有一个二分类任务,是分析100封邮件是否是垃圾邮件,其中不是垃圾邮件有65封,是垃圾邮件有35封.模型最终给邮件的结论只有两个:是垃圾邮件与不是垃圾邮件. 经过自己的努力,自己设计了模型,得到了结果,分类结果如下...
从这个式子我们可以看到F-score只和两个东西有关,FP/TP 和 FN/TP。 结合之前说的, FP/TP影响的是主观判断上TP够不够分量,也就是主观上TP这个值到底够不够大; FN/TP影响的是客观判断上TP够不够分量,也就是客观上TP这个值到底够不够大; 继续看一下我们发现只有两种情况(做极限假设,也就是看一下F-score...