F1-score与 F值(F-Measure)

原创 已于 2022-03-18 04:22:27 修改 · 3.5k 阅读 · 6 ·
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#机器学习

于 2022-03-18 00:28:42 首次发布
本文深入解析F1-score，一种衡量分类模型精度和召回率的综合指标，特别关注其在医疗领域中不同β值下的调整策略。通过加权调和平均理解F值，以及如何在多类分类中计算和权重分配。

F1-score

综合评估分类模型,取值0-1之间
F1-score综合考虑Precision和Recall，是P和R加权调和平均,当精确率和召回率都高时,F1-score也会高：
在这里插入图片描述
化简得到
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如果类别为多类，则F1-score 求均值：（或进行加权平均，权重可以根据每一类的样本数来定）
在这里插入图片描述

F值(F-Measure)

但有时候我们对精确率和召回率并不是一视同仁，比如在医疗领域，我们不希望遗漏掉任何一位患者，所以应该更加重视召回率。我们用一个参数β来度量两者之间的关系，得到以下式子,是对P和R加权调和均值（不一定是平均），即F值(F-Measure)或称Fβ值：

在这里插入图片描述
如果β>1, 召回率有更大影响，如果0<β<1,精确率有更大影响。
当β=1的时候，精确率和召回率影响力相同，即F1-score

详细可参考

F1-score值计算
Python，数据分析，机器学习，深度学习
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F1分数（F1 Score），是统计学中用来衡量二分类模型精确度的一种指标。它同时兼顾了分类模型的精确率和召回率。F1分数可以看作是模型精确率和召回率的一种加权平均，它的最大值是1，最小值是0。 1. TP、TN、FP、FN解释说明 真实情况 预测结果 正例 反例 正例 TP（真正例） FN（假反例） 反例 FP（假正例） TN（真反例） 行表示预测的label值，列表示真实label值 TP：True Positive, 被判定为正样本，事实上也是
关系抽取RE任务中的metrics：Precision、Recall、F1-score
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最近在研究关系抽取任务，接下来会对抽取结果进行数据分析，需要使用到这3个评估指标，在此记录他们的计算方法，有没有代码等问题。精确度 (Precision, P)、召回率 (Recall, R) 和 F1-score，这三个指标是用来衡量模型在关系抽取任务中的性能的。
F1-score（标准度量）
2201_76139143的博客
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F1分数（F1-score）是分类问题的一个衡量指标。一些多分类问题的机器学习竞赛，常常将F1-score作为最终测评的方法。它是精确率和召回率的调和平均数，最大为1，最小为0，如公式1所示。公式1。
推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)
mousever的专栏
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下面简单列举几种常用的推荐系统评测指标： 1、准确率与召回率（Precision & Recall） 准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果的质量。其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率；召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全率。 一般来说，Precision就
f1 score 代码_机器学习中的F1-score
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一、什么是F1-scoreF1分数(F1-score)是分类问题的一个衡量指标。一些多分类问题的机器学习竞赛，常常将F1-score作为最终测评的方法。它是精确率和召回率的调和平均数，最大为1，最小为0。此外还有F2分数和F0.5分数。F1分数认为召回率和精确率同等重要，F2分数认为召回率的重要程度是精确率的2倍，而F0.5分数认为召回率的重要程度是精确率的一半。计算公式为：G分数是另一种统一精确...
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NJU phd 在读。
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F1score
van的博客
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  ________________________________________________________________________________________________________ F1 score是一个用来评价二元分类器的度量。先回顾一下它的计算公式：   F1=21recall+1precision=2recall×precisionrecall+pre...
Accuracy, Precision, Recall和F1-score解释
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本文解释常用评价指标Accuracy, Precision, Recall和F1-score 主要参考以下文章 多分类模型Accuracy, Precision, Recall和F1-score的超级无敌深入探讨 1.主要解决数据集中不平衡的问题
分类问题的评价指标（Precision、Recall、Accuracy、F1-Score、Micro-F1、Macro-F1）以及混淆矩阵、ROC曲线
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基本概念 首先，要背住的几个概念就是：accuracy,precision,recal, TP,FP,TN,FN TP:true positive。预测是正确的正样本 FP:false positive。预测是错误的正样本 TN：true negative。预测是正确的负样本 FP:false positive。预测是错误的负样本 通常我们会做出这样的一个混淆矩阵： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-rc8E9gBl-1595353574343)(http:/
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