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...
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。主观上与客观上TP都很大，即FP和FN都等于0。总结，直观上，我们知道TP越大越好，而F-score从主观和客观两个角度综合评估TP的大小。结论是，只有当Precision和Recall都大时，F-score才会大。
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：
前面已经讲了,P和R指标有的时候是矛盾的,那么有没有办法综合考虑他们呢?我想方法肯定是有很多的,最常见的方法应该就是F-Measure了,有些地方也叫做F-Score,其实都是一样的。 F-Measure是Precision和Recall加权调和平均:送TA礼物 1楼2022-07-27 06:26回复 小行星星 当参数a=1时,就是最常见的F1了:很容易...
技术标签:机器学习PrecisionRecallF-Score 一、机器学习中算法常用的评测标准 二、Precision(查准率) and Recall(查全率) 以预测病人是否有癌症为例子,假设y=1y=1y=1代表病人有癌症。下面是我从吴恩达老师的机器学习课程中截取的图片: True Positive(真正,TP): 将正类预测为正类数 True Negative(真负,TN): 将...
注意:精确率、召回率、F1都是针对某一类而计算的。 **ps:** P和R指标有的时候是矛盾的,那么有没有办法综合考虑他们呢?想方法肯定是有很多的,最常见的方法应该就是F1-Measure了,有些地方也叫做F-Score,其实都是一样的。F-Measure是Precision和Recall加权调和平均...
我想方法肯定是有很多的,最常见的方法应该就是F-Measure了,有些地方也叫做F-Score,其实都是一样的。 F-Measure是Precision和Recall加权调和平均: 当参数a=1时,就是最常见的F1了: 很容易理解,F1综合了P和R的结果,当F1较高时则比较说明实验方法比较理想。
半斤八两 MS Student at Health Tech Precision The percentage of true labels decided by the model are actually true. Recall The percentage of true items are decided true by the model. If we want higher Precision, we should not take any risk--only take those with highest score. ...
Precision,Recall,F1score,Accuracy四个概念容易混淆,这里做一下解释。 假设一个二分类问题,样本有正负两个类别。那么模型预测的结果和真实标签的组合就有4种:TP,FP,FN,TN,如下图所示。这4个分别表示:实际为正样本你预测为正样本,实际为负样本你预测为正样本,实际为正样本你预测为负样本,实际为负样本你预测为负...
前面已经讲了,P和R指标有的时候是矛盾的,那么有没有办法综合考虑他们呢?我想方法肯定是有很多的,最常见的方法应该就是F-Measure了,有些地方也叫做F-Score,其实都是一样的。 F-Measure是Precision和Recall加权调和平均: 3.png 当参数a=1时,就是最常见的F1了: ...