4. F1分数(F1 Score): F1分数是精准率和召回率的调和平均值,它综合考虑了模型的准确性和识别能力。F1分数越高,说明模型的综合性能越好。计算公式为: 解读: 当模型的精准率高时,模型能够尽量减少将负样本误分类为正样本的情况。 当模型的召回率高时,模型能够尽量捕捉到所有的正样本,尽量避免将正样本误分类为负...
F1-Score是查准率和查全率的调和平均数,用于综合评估模型的性能。它的计算公式为:F1-Score = 2 (Precision Recall) / (Precision + Recall)。F1-Score的优点在于它综合考虑了精确度和召回率,使得模型在不平衡分类问题中的性能评估更为准确。在语义分割任务中,F1-Score能够帮助我们了解模型在各类别上的综合表现。 ...
4. F1分数(F1 Score): F1分数是精准率和召回率的调和平均值,它综合考虑了模型的准确性和识别能力。F1分数越高,说明模型的综合性能越好。计算公式为: 解读: 当模型的精准率高时,模型能够尽量减少将负样本误分类为正样本的情况。当模型的召回率高时,模型能够尽量捕捉到所有的正样本,尽量避免将正样本误分类为负样...
4. F1分数(F1 Score): F1分数是精准率和召回率的调和平均值,它综合考虑了模型的准确性和识别能力。F1分数越高,说明模型的综合性能越好。计算公式为: 解读: 当模型的精准率高时,模型能够尽量减少将负样本误分类为正样本的情况。当模型的召回率高时,模型能够尽量捕捉到所有的正样本,尽量避免将正样本误分类为负样...