Оценка F1 — это показатель производительности, используемый в задачах контролируемого обучения, таких как бинарная или многоклассовая классификация. Оценка F1 объединяет точность и полноту в один показатель. Он рассчитывается путем взятия среднего гармонического значения точности и полноты для данного набора данных.
Точность системы определяется как отношение истинных положительных результатов к общему количеству прогнозируемых положительных результатов (TP + FP). С другой стороны, отзыв системы определяется как отношение истинно положительных результатов к общему количеству действительно положительных случаев (TP + FN). Таким образом, показатель F1 представляет собой среднее гармоническое значение точности и полноты.
Оценка F1 особенно важна, когда набор данных несбалансирован, а это означает, что существует непропорциональное количество как положительных, так и отрицательных случаев. В этих случаях точности и полноты недостаточно для определения производительности классификатора. Затем оценка F1 используется для определения общего среднего баланса между ними.
Более того, показатель F1 обычно используется в современных моделях машинного обучения, а также в инструментах медицинской диагностики. В этих случаях он применяется, чтобы определить, способна ли модель классифицировать правильные экземпляры или нет.
В заключение отметим, что оценка F1 — это показатель производительности, используемый для оценки эффективности контролируемой задачи обучения, такой как классификация. Это сочетание точности и полноты, и оно обычно используется в случаях, когда наборы данных несбалансированы.
