F1 score为平衡和不平衡的数据集提供了相对准确的评价,因为它综合考虑了模型的 Precision 和 Recall。 一个直觉上简单粗暴的对于F1 score 的解释: 假设一个二分类任务,实际正样本所占比例为 ,预测样本为正的概率为 ,那么可以得到, 那么根据定义可得, 当 . 当 . 当 . 也就是说当我们的模型是个只会输出1的...
运行代码后,你会得到一个浮动值,表示模型预测的准确程度。 什么是 F1_score? F1_score 是一个更复杂的评估指标,在数据不均衡的情况下尤其有用。它是 Precision(精确率)和 Recall(召回率)的调和平均数。其公式为: [ F1 = 2 \cdot \frac{Precision \cdot Recall}{Precision + Recall} ] 其中,Precision 和 ...
准确率是表示一个模型的指标,而精准率是表示一个类别的指标 在计算上,准确率:全部检出的正确数/检出总数 精准率:检出的这个类别中正确数/检出的这个类别数量(包括错误和正确) 而召回也是衡量一个类别的指标 f1-score = 2×(精准率×召回率)/(精准率+召回率) 注意f1-score也是衡量某个类别的指标 而模型最后也...
百度试题 题目评估指标用于判断算法的性能,以下哪个不属于分类算法的评估指标? A.精确率B.召回率C.可解释性D.F1-Score相关知识点: 试题来源: 解析 C
英语语法1.There were ___the plane crash.A.a large number deaths from B.a good many deaths inC.a score people died from D.a dozen died people inB 麻烦一一解释下2.Many people agree that ___knowledge of English is a must in ___international