F1-Score相關概念 F1分數（F1 Score），是統計學中用來衡量二分類（或多任務二分類）模型精確度的一種指標。它同時兼顧了分類模型的准確率和召回率。 F1分數可以看作是模型准確率和召回率的一種加權平均，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個樣本 ...

F1 score 關於精准率和召回率 精准率和召回率可以很好的評價對於數據極度偏斜的二分類問題的算法，有個問題，畢竟是兩個指標，有的時候這兩個指標也會產生差異，對於不同的算法，精准率可能高一些，召回率可能低一些，反之一樣，真正使用的時候應該根據具體的使用場景來去解讀這兩個指標 想要得到這兩個 ...

一、四種平均算法 平方平均數：Qn=√ [(a12+a22+...+an2)/n] ——>應用：標准差 算術平均數：An=(a1+a2+...+an)/n ——>1階平均 ...

計算F1Score ...

F1 score,micro F1score,macro F1score 的定義 2018年09月28日 19:30:08 wanglei_1996 閱讀數 976 ...

做過機器學習項目的同學大多都用過f1-score， 這是一種均衡精度(precision)和召回率(recall)的綜合評價指標，但為什么不用平均值呢? 精度和召回率 精度 $$ pre = \frac{tp}{tp+fp}$$ tp: true positive 真正例，即預測為正例 ...

本博客的截圖均來自zeya的post：Essential Things You Need to Know About F1-Score | by Zeya | Towards Data Science F1-score的定義：准確率（precision）和召回率（recall）的調和 ...

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中的使用 導入： from sklearn.metrics ...