对F-score的理解

最新推荐文章于 2025-03-16 00:19:59 发布
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#数据分析

本文详细介绍了F-score的概念及其在机器学习中的应用。F-score是准确率和召回率的调和平均数，综合反映了分类器的性能。文章还解释了TP、TN、FP、FN等关键指标，并探讨了如何通过F-score来平衡准确率与召回率。

文章目录

F-score

F-score综合考虑准确率和召回率
P 是正类
N 是负类
TP 正类( P) 被判断正确
TN 负类( N ) 被判断正确
FP 正类 ( P ) 被判断错误
FN 负类 ( N ) 被判断错误

准确率

准确率指的是同一类样本被正确分类的比例

召回率

召回率指的是被判断为同一类的数据中，真实属于这一类的比例（引擎搜索）（需要考虑多类的情况）

综合考量

F 是准确率和召回率的调和平均数
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