F1-Score相关概念 F1分数（F1 Score），是统计学中用来衡量二分类（或多任务二分类）模型精确度的一种指标。它同时兼顾了分类模型的准确率和召回率。 F1分数可以看作是模型准确率和召回率的一种加权平均，它的最大值是1，最小值是0，值越大意味着模型越好。 假如有100个样本 ...

F1 score 关于精准率和召回率 精准率和召回率可以很好的评价对于数据极度偏斜的二分类问题的算法，有个问题，毕竟是两个指标，有的时候这两个指标也会产生差异，对于不同的算法，精准率可能高一些，召回率可能低一些，反之一样，真正使用的时候应该根据具体的使用场景来去解读这两个指标 想要得到这两个 ...

一、四种平均算法 平方平均数：Qn=√ [(a12+a22+...+an2)/n] ——>应用：标准差 算术平均数：An=(a1+a2+...+an)/n ——>1阶平均 ...

计算F1Score ...

F1 score,micro F1score,macro F1score 的定义 2018年09月28日 19:30:08 wanglei_1996 阅读数 976 ...

做过机器学习项目的同学大多都用过f1-score， 这是一种均衡精度(precision)和召回率(recall)的综合评价指标，但为什么不用平均值呢? 精度和召回率 精度 $$ pre = \frac{tp}{tp+fp}$$ tp: true positive 真正例，即预测为正例 ...

本博客的截图均来自zeya的post：Essential Things You Need to Know About F1-Score | by Zeya | Towards Data Science F1-score的定义：准确率（precision）和召回率（recall）的调和 ...

简单代码 解释 其中 y_test: 真实的数据集切分后的测试y的值 y_predict: 预测值 avarage: 数值计算的两种不同方式 f1_score 计算公式 意义 sklearn中的使用 导入： from sklearn.metrics ...