F1 score là gì

  -  

khi đó, Precision được khái niệm là tỉ trọng số điểm Positive mô hình dự đoán thù đúng bên trên toàn bô điểm quy mô dự đoán thù là Positive. Recall được tư tưởng là tỉ lệ số điểm Positive quy mô dự đoán thù đúng trên tổng cộng điểm thiệt sự là Positive (xuất xắc tổng số điểm được gán nhãn là Positive sầu ban đầu).

Bạn đang xem: F1 score là gì

Precision càng cao, tức là số điểm quy mô dự đân oán là positive sầu hầu hết là positive càng những. Precision = 1, tức là toàn bộ số điểm mô hình dự dân oán là Positive sầu phần đông đúng, tuyệt không có điểm như thế nào có nhãn là Negative cơ mà mô hình dự đoán thù nhầm là Positive.

Rehotline càng tốt, Có nghĩa là số điểm là positive bị loại trừ càng không nhiều. Regọi = 1, Có nghĩa là toàn bộ số điểm tất cả nhãn là Positive mọi được mô hình dìm ra.

Để làm rõ hơn về nhị chỉ số này, ta hoàn toàn có thể tưởng tượng một ví dụ như sau. Lúc một người nghĩ rằng bản thân vẫn mắc bệnh gì đấy, chúng ta hay đi mang lại bệnh viện để làm các xét nghiệm nhằm chưng sĩ chẩn đân oán xem kết quả là dương tính tốt là âm tính. Ta tất cả nhị ngôi trường đúng theo về tình trạng bệnh dịch là mắc bệnh hoặc ko mắc dịch. Ta bao gồm nhị ngôi trường phù hợp về công dụng chẩn đoán thù là dương tính và cõi âm.

Khi đó, precision là tỉ lệ người được chẩn đoán thù là dương tính thiệt sự mắc căn bệnh bên trên tổng cộng người được chẩn đoán là dương tính. Nếu precision = 0.9, thì cđọng 100 fan được chẩn đoán thù là dương tính thì đã thiệt sự có 90 tín đồ mắc dịch. Precision càng tốt thì tỷ lệ người được chẩn đân oán là dương tính có tác dụng mắc bệnh càng tốt.

ReGọi là tỉ trọng fan được chẩn đân oán là dương tính thiệt sự mắc căn bệnh bên trên toàn bô tín đồ thiệt sự mắc bệnh dịch. Nếu regọi = 0.9, thì cđọng 100 người mắc bệnh dịch thì đã chẩn đân oán 90 bạn dương tính. Ređiện thoại tư vấn càng tốt thì Phần Trăm tín đồ mắc căn bệnh được chẩn đoán thù là dương tính càng tốt.

F1-score

Tuy nhiên, chỉ tất cả Precision xuất xắc chỉ tất cả ReCall thì không đánh giá được chất lượng mô hình.

Xem thêm: Trâu Cày Coin - Thợ Đào Tiền Ảo Việt Nam Bán Tháo Trâu Cày

Chỉ cần sử dụng Precision, mô hình chỉ giới thiệu dự đân oán cho một điểm mà nó chắc chắn độc nhất. khi kia Precision = 1, tuy vậy ta cần yếu nói là mô hình này giỏi.Chỉ sử dụng Regọi, trường hợp quy mô dự đoán tất cả các điểm gần như là positive sầu. Khi kia ReCall = 1, mặc dù ta cũng không thể nói đấy là mô hình giỏi.

Lúc kia F1-score được áp dụng. F1-score là mức độ vừa phải điều hòa (harmonic mean) của precision với reCall (đưa sử nhì đại lượng này không giống 0). F1-score được tinc theo công thức:

Accuracy tuyệt độ đúng đắn, giám sát và đo lường mức độ ngay gần của các viên đạn bên trên bia đạn đối với hồng trung ương. Accuracy càng cao, tức là những viên đạn càng gần với hồng trung khu.

Precision, xuất xắc độ chuẩn xác, đo lường cường độ triệu tập của những viên đạn bên trên bia đạn. Precision càng cao, tức là các viên đạn càng triệu tập vào trong 1 nơi.

Một phiên bạn dạng mừng rơn rộng của precision cùng accuracy:


Trong machine learning, accuracy với precision tựa như như vấn đề bias-variance.

Tại sao là harmonic mean, mà không hẳn các phương pháp tính vừa đủ khác?

Giả sử precision = 0.9, ređiện thoại tư vấn = 0.4.

Ta thứu tự demo những cách tính vừa đủ Arithmetic mean, Geometric mean với Harmonic mean.

Xem thêm: Nghĩa Của Từ Bow Là Gì ? Nghĩa Của Từ Bow Trong Tiếng Việt Nghĩa Của Từ Bow

*

*

*

Ta hoàn toàn có thể thấy, harmonic mean đến công dụng thấp rộng trường hợp như giá trị của Precision hoặc Rehotline rẻ. Tức là harmonic mean đề nghị cả precision với ređiện thoại tư vấn cao làm cho ra hiệu quả cao.