私はF1-measureが精度とリコールの高調波の平均であることを理解しています。しかし、どのような値が、F1指標がどれだけ良い/悪いかを定義していますか?私は私の質問に答える参照(Googleまたは学術)を見つけることができないようです。F1測定範囲が悪く、まともで、優れており、優れていますか?
答えて
範囲がないため、f1メジャー範囲の参照が見つかりませんでした。 F1測度は、精度とリコールの組み合わせのマトリックスです。
2つのアルゴリズムがあり、精度が高く、リコール率が低いとします。この観察によって、あなたの目標が精度を最大にするまでは、どのアルゴリズムが良いかを知ることはできません。
ので、我々はそれらの中で優れた選択するために、F1-対策を使用する2つの(高いリコールと1とより精度の高い他)の中で優れたアルゴリズムを選択する方法については、この曖昧さを与えられました。
F1-尺度は、あなたのアルゴリズムがどのようにより良い定義するための絶対的な範囲が存在しない理由です相対的な用語です。
ものの、クラスAの分類は0.9 F1を有し、クラスBの分類は0.3を持っている場合。トレードオフの精度とリコールの閾値をどうプレイしても、0.3は決して0.9に達することはありません。したがって、この仮説的なケースでは、クラスAを分類する性能がF1スコアだけを使用してクラスBを分類するよりもはるかに優れているとは確信できませんか? – KubiK888
我々は、2つのクラス間ではなく、2つのアルゴリズム/アプローチの間で精度、リコールおよびf1スコアを比較します。 –
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何が良いか悪いと見なされるかは、タスクがどれほど難しいかによって決まります。 – Aaron