Điểm F1

Điểm F1, còn được gọi là thước đo F hoặc điểm F, là thước đo độ chính xác của bài kiểm tra. Nó là sự kết hợp giữa độ chính xác và thu hồi. Độ chính xác biểu thị phần trăm kết quả dương tính được dự đoán chính xác trong số tất cả các dự đoán dương tính, trong khi độ thu hồi biểu thị phần trăm kết quả dương tính được dự đoán chính xác trong số tất cả các mẫu có liên quan. Điểm F1 là giá trị trung bình hài hòa của độ chính xác và khả năng thu hồi.

Điểm F1 được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình trong nhiệm vụ phân loại nhị phân, chẳng hạn như lọc thư rác. Nó bổ sung cho độ chính xác và khả năng thu hồi, cũng được sử dụng để đánh giá một mô hình. Điểm F1 là thước đo được sử dụng phổ biến nhất trong số tất cả các thước đo độ chính xác hiện có để phân loại nhị phân.

Để tính điểm F1, có hai thuật ngữ—độ chính xác và thu hồi—được tính như sau:

● Độ chính xác = (Dương tính thật) / (Dương tính thật + Giá trị dương tính giả)
● Nhớ lại = (Dương tính thật) / (Dương tính thật + Âm tính giả)

Điểm F1 sau đó được tính như sau:

Điểm F1 = 2 (Độ chính xác x Thu hồi) / (Độ chính xác + Thu hồi)

Điểm F1 kết hợp độ chính xác và khả năng thu hồi thành một thước đo. Tuy nhiên, nó không phải lúc nào cũng là lựa chọn tốt nhất, vì giá trị của nó có thể không tồn tại nếu một trong hai số hạng bằng 0 (như trong trường hợp độ chính xác hoàn hảo và số thu hồi hoàn hảo trong đó một số hạng sẽ bằng 0). Trong những trường hợp như vậy, nên sử dụng điểm Föbeta để thay thế.

Tóm lại, điểm F1 là thước đo độ chính xác của mô hình phân loại. Nó được tính bằng cách kết hợp độ chính xác và thu hồi và được sử dụng rộng rãi nhất làm thước đo độ chính xác cho các vấn đề phân loại nhị phân.