為什么要用f1-score而不是平均值
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 ...
原文：深入理解F1-score
本博客的截圖均來自zeya的post：Essential Things You Need to Know About F Score by Zeya Towards Data Science F score的定義：准確率 precision 和召回率 recall 的調和平均 harmonic mean 這里主要理解一下為什么使用調和平均，從 調和 這個詞出發也可以知道，調和平均可以使得recal ...
2022-02-03 15:35 0 1404 推薦指數：
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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 ...
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