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作者:admin    发布于:2020-01-20 15:04    文字:【 】【 】【

  

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  F1分数(F1 Score),是统计学中用来衡量二分类模型精确度的一种指标。它同时兼顾了分类模型的精确率和召回率。F1分数可以看作是模型精确率和召回率的一种调和平均,它的最大值是1,最小值是0。

  Score),又称平衡F分数(balanced F Score),它被定义为精确率和召回率调和平均数。

  但是当这两个指标发生冲突时,我们很难在模型之间进行比较。比如,我们有如下两个模型A、B,A模型的召回率高于B模型,但是B模型的准确率高于A模型,A和B这两个模型的综合性能,哪一个更优呢?

  的物理意义就是将准确率和召回率这两个分值合并为一个分值,在合并的过程中,召回率的权重是准确率的

  F分数被广泛应用在信息检索领域,用来衡量检索分类和文档分类的性能。早期人们只关注

  分数,但是随着谷歌、百度等大型搜索引擎的兴起,召回率和准确率对性能影响的权重开始变得不同,人们开始更关注其中的一种,所以

  F分数也被广泛应用在自然语言处理领域,比如命名实体识别、分词等,用来衡量算法或系统的性能。

  F分数是准确率和召回率的调和平均数,G分数被定义为准确率和召回率的几何平均数。

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