牛客题解 | 实现二分类的F-Score

最新推荐文章于 2025-03-23 22:27:16 发布
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#分类 #算法 #数据挖掘 #算法力扣 #面试

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F-Score是一种衡量分类模型性能的指标，常用于二分类问题。其计算公式为：
F − S c o r e = ( 1 + β 2 ) ⋅ P r e c i s i o n ⋅ R e c a l l β 2 ⋅ P r e c i s i o n + R e c a l l F-Score = \frac{(1 + \beta^2) \cdot Precision \cdot Recall}{\beta^2 \cdot Precision + Recall} F−Score=β2⋅

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在分类和推荐系统中，对其结果进行评价，经常用到准确率、召回率、F-score这些指标。 下面介绍其概念，举例阐述。 准确率（Precision）：检索出的相关文档/检索出的文档总数，衡量的是系统的查准率。 召回率（Recall）：检索出的相关文档/文档中所有相关文档总数，衡量的是系统的查全率。 F-score是两者的综合评价标准： 准确率和召回率的取值范围都在[0,1]，越高越好
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