Оценка F1

Оценка F1, также известная как F-мера или F-score, является мерой точности теста. Он представляет собой комбинацию точности и отзыва. Точность выражает процент правильно предсказанных положительных результатов среди всех положительных предсказаний, а recall - процент правильно предсказанных положительных результатов среди всех релевантных образцов. Показатель F1 - это среднее гармоническое значение точности и отзыва.

Показатель F1 используется для оценки эффективности модели в задаче бинарной классификации, например, фильтрации спама. Он дополняет точность и отзыв, которые также используются при оценке модели. Показатель F1 является наиболее часто используемым среди всех доступных показателей точности для бинарной классификации.

Для расчета F1 score используются два термина - точность и отзыв, которые рассчитываются как:

● Точность = (истинно положительные результаты) / (истинно положительные результаты + ложноположительные результаты)
● Recall = (True Positives) / (True Positives + False Negatives)

Оценка F1 рассчитывается следующим образом:

F1 Score = 2 (Precision x Recall) / (Precision + Recall)

Показатель F1 объединяет точность и отзыв в один показатель. Однако он не всегда является лучшим выбором, поскольку его значение может быть несуществующим, если одно из двух условий равно нулю (как в случае с идеальной точностью и идеальным отзывом, где одно будет равно нулю). В таких случаях вместо него следует использовать показатель Föbeta.

В заключение следует отметить, что показатель F1 является мерой точности модели классификации. Он рассчитывается путем объединения точности и отзыва и наиболее широко используется в качестве меры точности для задач двоичной классификации.