机器学习 - 模型性能评估

F1度量

F1度量是用于评估分类模型性能的一个综合指标,它同时考虑了查准率(Precision, P)和查全率(Recall, R)。F1度量的公式如下:

F 1 = 2 × P × R P + R F1 = \frac{2 \times P \times R}{P + R} F1=P+R2×P×R

其中,查准率和查全率的定义分别是:

  • 查准率(P): P = T P T P + F P P = \frac{TP}{TP + FP} P=TP+FPTP
  • 查全率(R): R = T P T P + F N R = \frac{TP}{TP + FN} R=TP+FNTP

其中,TP(True Positive)是真正例,FP(False Positive)是假正例,FN(False Negative)是假负例。

F1度量也可以写成:

F 1 = 2 × T P 样例总数 + T P − T N F1 = \frac{2 \times TP}{\text{样例总数} + TP - TN} F1=样例总数+TP−TN2×TP

在右上角,还给出了F1的倒数形式:

1 F 1 = 1 2 ( 1 P + 1 R ) \frac{1}{F1} = \frac{1}{2} \left( \frac{1}{P} + \frac{1}{R} \right) F11=21(P1+R1)

加权F度量(Fβ)

如果我们对查准率和查全率有不同的偏好,可以使用加权F度量(Fβ),其中β是一个权重参数。Fβ的公式为:

F β = ( 1 + β 2 ) × P × R ( β 2 × P ) + R F_{\beta} = \frac{(1 + \beta^2) \times P \times R}{(\beta^2 \times P) + R} Fβ=(β2×P)+R(1+β2)×P×R

其中,β的值决定了查准率和查全率的权重:

  • 当β > 1时,查全率的权重更大。
  • 当β < 1时,查准率的权重更大。

在图片中,还给出了Fβ的倒数形式:

1 F β = 1 1 + β 2 ( 1 P + β 2 R ) \frac{1}{F_{\beta}} = \frac{1}{1 + \beta^2} \left( \frac{1}{P} + \frac{\beta^2}{R} \right) Fβ1=1+β21(P1+Rβ2)

这个公式可以帮助我们理解在不同的β值下,查准率和查全率对Fβ的贡献。

总结:

  • F1度量 是查准率和查全率的调和平均。
  • 加权F度量(Fβ) 允许我们对查准率和查全率给予不同的权重。
相关推荐
whaosoft-1433 分钟前
51c自动驾驶~合集15
人工智能
花楸树3 分钟前
前端搭建 MCP Client(Web版)+ Server + Agent 实践
前端·人工智能
用户876128290737413 分钟前
前端ai对话框架semi-design-vue
前端·人工智能
量子位14 分钟前
稚晖君刚挖来的 90 后机器人大牛:逆袭履历堪比爽文男主
人工智能·llm
量子位19 分钟前
200 亿机器人独角兽被曝爆雷,官方回应来了
人工智能·llm
机器之心23 分钟前
细节厘米级还原、实时渲染,MTGS方法突破自动驾驶场景重建瓶颈
人工智能
arbboter38 分钟前
【AI插件开发】Notepad++ AI插件开发实践:从Dock窗口集成到功能菜单实现
人工智能·notepad++·动态菜单·notepad++插件开发·dock窗口集成·ai代码辅助工具·ai对话窗口
jndingxin1 小时前
OpenCV 图形API(或称G-API)(1)
人工智能·opencv·计算机视觉
神马行空2 小时前
一文解读DeepSeek大模型在政府工作中具体的场景应用
人工智能·大模型·数字化转型·deepseek·政务应用
合合技术团队2 小时前
实测对比|法国 AI 独角兽公司发布的“最强 OCR”,实测效果如何?
大数据·人工智能·图像识别