F1 -poäng

F1 -poäng. F1 -poängen är 2*((precision*återkallelse)/(precision+återkallelse)). Det kallas också F -poäng eller F -mått. På ett annat sätt förmedlar F1 -poängen balansen mellan precisionen och återkallelsen.

1. Vad säger F1 -poängen till dig?
2. Vad är en bra poäng i F1?
3. Varför är F1 -poäng bättre än noggrannhet?
4. Kan F1 -poäng vara högre än noggrannhet?

Vad säger F1 -poängen till dig?

F-poängen, även kallad F1-poängen, är ett mått på modellens noggrannhet på en datamängd. ... F-poängen är ett sätt att kombinera modellens precision och återkallelse, och den definieras som det harmoniska medelvärdet för modellens precision och återkallelse.

Vad är en bra poäng i F1?

Ett F1 -poäng anses perfekt när det är 1, medan modellen är ett totalt misslyckande när det är 0 . Kom ihåg: Alla modeller har fel, men vissa är användbara. Det vill säga att alla modeller kommer att generera några falska negativ, några falska positiva och möjligen båda.

Varför är F1 -poäng bättre än noggrannhet?

Noggrannhet används när de sanna positiva och sanna negativa är viktigare medan F1-poäng används när de falska negativa och falska positiva är avgörande. ... I de flesta klassificeringsproblem i verkligheten finns obalanserad klassfördelning och därmed är F1-poäng ett bättre mått för att utvärdera vår modell på.

Kan F1 -poäng vara högre än noggrannhet?

1 Svar. Detta är definitivt möjligt, och inte konstigt alls.