原文:機器學習中的F1-score

一 什么是F score F 分數 F score 是分類問題的一個衡量指標。一些多分類問題的機器學習競賽,常常將F score作為最終測評的方法。它是精確率和召回率的調和平均數,最大為 ,最小為 。 此外還有F 分數和F . 分數。F 分數認為召回率和精確率同等重要,F 分數認為召回率的重要程度是精確率的 倍,而F . 分數認為召回率的重要程度是精確率的一半。計算公式為: G分數是另一種統一精確 ...

2018-09-13 11:38 0 3119 推薦指數:

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機器學習 F1-Score 精確率 - P 准確率 -Acc 召回率 - R

准確率 召回率 精確率 :   准確率->accuracy, 精確率->precision. 召回率-> recall. 三者很像,但是並不同,簡單來說三者的目的對象並不相同。   大多時候我們需要將三者放到特定的任務環境才會更加明顯的感覺到三者的差異。   在介紹 ...

Tue Oct 10 02:05:00 CST 2017 0 3351
sklearnf1-score的簡單使用

簡單代碼 解釋 其中 y_test: 真實的數據集切分后的測試y的值 y_predict: 預測值 avarage: 數值計算的兩種不同方式 f1_score 計算公式 意義 sklearn的使用 導入: from sklearn.metrics ...

Mon Jul 13 19:03:00 CST 2020 0 5487
機器學習--如何理解Accuracy, Precision, Recall, F1 score

當我們在談論一個模型好壞的時候,我們常常會聽到准確率(Accuracy)這個詞,我們也會聽到"如何才能使模型的Accurcy更高".那么是不是准確率最高的模型就一定是最好的模型? 這篇博文會向大家解 ...

Fri Feb 28 03:55:00 CST 2020 0 3761
機器學習:評價分類結果(F1 Score

一、基礎 疑問1:具體使用算法時,怎么通過精准率和召回率判斷算法優劣? 根據具體使用場景而定: 例1:股票預測,未來該股票是升還是降?業務要求更精准的找到能夠上升的股票 ...

Tue Jul 31 22:29:00 CST 2018 0 1153
 
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