为什么要用f1-score而不是平均值
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 ...
原文：深入理解F1-score
本博客的截图均来自zeya的post：Essential Things You Need to Know About F Score by Zeya Towards Data Science F score的定义：准确率 precision 和召回率 recall 的调和平均 harmonic mean 这里主要理解一下为什么使用调和平均，从 调和 这个词出发也可以知道，调和平均可以使得recal ...
2022-02-03 15:35 0 1404 推荐指数：
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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 ...
机器学习中的F1-score
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对accuracy、precision、recall、F1-score、ROC-AUC、PRC-AUC的一些理解
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