主要目的:通过深入分析F-score, 梳理相关概念,对测试分类器好坏的一些常见指(这里主要是precision, recall, F-score这三个概念) 有更好的直观上的理解。 特别注释:因为不太适应一些专业术语的中文翻译,所以文中的一些核心概念的提及沿用英语表达,事先标注一下。 Confusion matrix 混淆矩阵 True Positive (TP) 真阳...
F-score是Precision与Recall的调和平均值，关于调和平均数的数学起源，感兴趣的读者可自行查找。根据调和平均数的公式，可以轻松推导出F-score的标准形式。公式推导表明，F-score只与FP/TP和FN/TP两个比例相关。结合之前的解释，FP/TP影响主观判断中TP的重量，即主观上TP值的大小。FN/TP影响客观判断中TP...
F1 score 参考资料 在机器学习的分类任务中,绕不开准确率(accuracy),精确率(precision),召回率(recall),PR曲线,F1 score这几个评估分类效果的指标。而理解这几个评价指标各自的含义和作用对全面认识分类模型的效果有着重要的作用。 本文将对这几个评价指标进行讲解,并结合sklearn库进行代码实现。
7. F1F1-Score 和 FβFβ-Score “平衡点”(Break-Event Point,简称BEP)就是一个综合考虑精确率和召回率的指标,它是“精确率=召回率”时的取值。如图1所示,模型C的BEP是0.64,而基于BEP的比较,可认为模型A优于B。 但是BEP还是过于简化了,更常用的是F1F1度量,也称F1分数、F1F1-Score或F1F1-Measure F1=2...
F-Measure又称为F-Score，是IR（信息检索）领域的常用的一个评价标准，计算公式为：其中是参数，P是精确率(Precision)，R是召回率(Recall)。 当参数=1时，就是最常见的F1-Measure了：
检索系统的评价指标(准确率、精确率、召回率和F1-measure)直接上例子假设班级里有男生60个,女生40个,现在检索系统要找出所有女生。假设系统找出了50个人认为是女生,其中实际上男生20个人,女生30个。准确率(Accuracy):为系统将男生女生分类正确的统计A=30+(60-20)/100精确率(Precision)也叫查准率:为检索出正确的个...
同样的,对于分类模型,也有很多评估指标来判断该分类模型是否达到我们的要求,这几个评估指标主要是指:准确率(accuracy),精确率(precision),召回率(recall),F1值(F1 measure)。 1. 指标的基本概念和计算方法 1.1 准确率(Accuracy) 准确率的定义是:对于给定的测试集,分类模型正确分类的样本数与总样本数之比。举个例...
F1 score 参考资料 在机器学习的分类任务中,绕不开准确率(accuracy),精确率(precision),召回率(recall),PR曲线,F1 score这几个评估分类效果的指标。而理解这几个评价指标各自的含义和作用对全面认识分类模型的效果有着重要的作用。 本文将对这几个评价指标进行讲解,并结合sklearn库进行代码实现。 混淆矩阵 在介绍...
六、F1-Score(F-Measure,综合评价指标) 当Recall和Precision出现矛盾时,我们需要综合考虑他们,最常见的方法就是F1-Score,其实就是Precision和Recall的加权调和平均(P指代Precision,R指代Recall): 当a=1时,Recall与Recall的权重相同,可以得到: 七、Accuracy(准确率)--测量正确的样本占总样本的比例 ...