真正的正样本个数:包括真正例(TP)和假负例(FN) 3)F1-score:精确率和召回率的调和均值。 4)F score F1 score的通用形式,F1 score认为precision和recall同等重要; beta >1,Recall更重要; beta <1,Precision更重要。 4. P-R曲线及其绘制 Precision-Recall曲线,简称P-R曲线,其横轴是召回率,纵轴是精确率。下...
F-score = 0 (实际上是无限趋近于0) 主观上TP很小 OR 客观上TP很小 即FP 或 FN 远大于TP,这里做极限假设我们可以知道F-score趋近于0 F-score = 1 主观上和客观上来说TP都很大,也就是FP和FN都等于0(下限)。 总结,直觉上来说我们都知道TP越大越好,而且这里的大肯定是一个相对的概念,而 F-score ...
F1 = \frac{2 * precision * recall}{precision + recall} F1 score综合考虑了precision和recall两方面的因素,做到了对于两者的调和,即:既要“求精”也要“求全”,做到不偏科。使用f1 score作为评价指标,可以避免上述例子中的极端情况出现。 绝大多数情况下,我们可以直接用f1 score来评价和选择模型。但如果在上...
“这些数据的两个特征都具有较低的F分数,因为分母(正负集的方差之和)远大于分子。” 换句话说,F-score 独立于其他特征揭示了每个特征的辨别力。 针对第一特征计算一个分数,针对第二特征计算另一个分数。 但它并没有展现两种功能(互信息)组合的信息。 这是 F-score 的主要弱点。
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 ...
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的重量，即客观上TP值的大小。进一步分析，我们发现F-score达到最大值或最小值的两种情况：主观上TP很小或客观上TP很小，即FP或FN远大于TP。主观上...
准确率(Precision):P=TP/(TP+FP)。通俗地讲,就是预测正确的正例数据占预测为正例数据的比例。 召回率(Recall):R=TP/(TP+FN)。通俗地讲,就是预测为正例的数据占实际为正例数据的比例 F1值(F score): 思考 正如下图所示,F1的值同时受到P、R的影响,单纯地追求P、R的提升并没有太大作用。在实际业务...
预测的所有正例呢?不是把1000个全部预测为正例了吗,就是1000啊 当然查的越全越好,查的越准也越好。但一般情况下,这两个值是“此消彼长”的关系。所以就要有Fscore了,Fscore是R、P的调和均值,也是越大越好。一般用F1_score,公式如下: 自己计算就好了。 python中可以直接调用函数。
False Negative(FN)数值表示错误的Negative判定个数。 2. Precision、Recall、Accuracy、F1 Score(F Score) 四个概念定义: precision = TP / (TP + FP)recall = TP / (TP + FN)accuracy = (TP + TN) / (TP + FP + TN + FN) F1 Score = 2*P*R/(P+R),其中P和R分别为 precision 和 recall ...